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Finally Outshining the Random Baseline: A Simple and Effective Solution for Active Learning in 3D Biomedical Imaging

最终超越随机基线：一种在3D生物医学影像中主动学习的有效解决方案

Carsten T. Lüth, Jeremias Traub, Kim-Celine Kahl, Till J. Bungert, Lukas Klein, Lars Krämer, Paul F. Jäger, Klaus Maier-Hein, Fabian Isensee

AI总结 本文提出ClaSP PE方法，通过解决类别不平衡和冗余问题，有效提升3D生物医学影像主动学习的性能和效率。

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Vejde: A Framework for Inductive Deep Reinforcement Learning Based on Factor Graph Color Refinement

Vejde：基于因子图着色细化的归纳式深度强化学习框架

Jakob Nyberg, Pontus Johnson

机构 * Division of Network and Systems Engineering（网络与系统工程系） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 纠错

AI总结 Vejde通过结合数据抽象、图神经网络和强化学习，实现对复杂状态决策问题的归纳式策略生成，展示了其在多个任务域中的泛化能力。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, January 2026

A Survey of Self-Evolving Agents: What, When, How, and Where to Evolve on the Path to Artificial Super Intelligence

自我进化代理的综述：何时、何地、如何进化以实现人工超级智能

Huan-ang Gao, Jiayi Geng, Wenyue Hua, Mengkang Hu, Xinzhe Juan, Hongzhang Liu, Shilong Liu, Jiahao Qiu, Xuan Qi, Yiran Wu, Hongru Wang, Han Xiao, Yuhang Zhou, Shaokun Zhang, Jiayi Zhang, Jinyu Xiang, Yixiong Fang, Qiwen Zhao, Dongrui Liu, Qihan Ren, Cheng Qian, Zhenhailong Wang, Minda Hu, Huazheng Wang, Qingyun Wu, Heng Ji, Mengdi Wang

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Princeton AI Lab（普林斯顿人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Oregon State University（俄勒冈州立大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文综述了自我进化代理的现状，探讨了进化机制、适应方法及挑战，为实现人工超级智能提供路线图。

Comments 77 pages, 9 figures, Transactions on Machine Learning Research (01/2026)

LeanProgress: Guiding Search for Neural Theorem Proving via Proof Progress Prediction

LeanProgress: 通过证明进度预测引导神经定理证明的搜索

Robert Joseph George, Suozhi Huang, Peiyang Song, Anima Anandkumar

机构 * Computing + Mathematical Sciences Department（计算与数学科学系） ； California Institute of Technology（加利福尼亚理工学院） ； Computer Science Department（计算机科学系） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 LeanProgress通过预测证明进度提升神经定理证明效率，实现Mathlib4证明效率提升3.8%

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