Samyama 图数据库构建大规模开放生物医学知识图谱并支持 人工智能(AI,Artificial Intelligence) 智能体访问
研究团队基于 Rust 原生图数据库 Samyama 构建开放可复现的生物医学知识图谱生态,将 22 张图谱合并为含 328,130,739 个节点、1,441,425,733 条边的单一存储,全部快照加载耗时 2,269.1 秒。
研究团队基于 Rust 原生图数据库 Samyama 构建开放可复现的生物医学知识图谱生态,将 22 张图谱合并为含 328,130,739 个节点、1,441,425,733 条边的单一存储,全部快照加载耗时 2,269.1 秒。
研究团队推出手术视频问答数据集与基准 SUREON,用对抗猜测模型过滤掉不看画面也能答对的题目,含 76K 训练问答对、覆盖 168 种手术,另有 340 道经外科专家核验的测试题。
CoFailMed 审计了医疗分割预训练编码器池的相关性失效,在五个 2D 任务上评估 11 个公开预训练编码器,发现共享检查点的模型对逐例 Dice 相关性最高。
研究者构建了科学推理基准 EDB-Bio,从药物扰动转录组学、CRISPR 筛选和人类全基因组关联分析(GWAS,Genome-Wide Association Studies)三个生物学领域的真实数据中整理出 96k 个任务,要求模型预测目标假设为真的概率。
Sensorium 是一个开源 Python 库,可基于机器人操作系统(ROS,Robot Operating System)及 ROS2 中间件,从可配置的机器人与传感器数据流中录制、处理、标注和整理多模态手术数据。研究团队在 1516 次体模、离体和活体猪实验中评估了该库,并给出了初步可用性反馈。
研究团队提出审计协议 ReuScope,并以 Capsule Vision 2024 为案例检测数据复用与评估敏感性。该数据集公开训练集与验证集间存在字节完全相同文件,41 段 Kvasir-Capsule 录像的帧同时出现在两个分区;移除相关训练数据后,公开验证集平衡准确率从 82.5% 降至 61.2%,但在其他来源验证行上反而提升 1.38 个百分点。
CryoAtlas 发布冷冻电镜原子模型构建的大规模精选数据集与统一基准,整合截至 2026 年 3 月的 EMDB 和 PDB 条目,提供 17,809 条地图-模型-序列条目,其中训练集 16,657 条。
研究团队提出 RECITE 框架,可从方案修订文档中自动发现、抽取并落实有证据支持的入组标准修订,并基于 5,735 项试验构建了 11,913 条配对数据集。
研究团队构建了 BABA-Bench,包含 47 个由真实患者权益案例脱敏改造的交互环境,用于检验 人工智能(AI,Artificial Intelligence) 智能体(Agent)能否在达成正确结果的同时遵守必要流程。
微软构建了行业评估数据生成平台(Industry Evaluation Data Generation Platform),用基于 O*NET、招聘信息和 SEC 文件等公开数据生成的全合成企业环境来评估 Microsoft Copilot,避免使用客户敏感数据。