邻居事件曲线增强（NECA，Neighbor Event-Curve Augmentation）：用邻居事件曲线增强多时间跨度重症监护病房（ICU，Intensive Care Unit）恶化预测
研究者提出邻居事件曲线增强（NECA，Neighbor Event-Curve Augmentation），一种与模型无关的方法：检索早期窗口特征相似的历史患者，将其后续器官功能障碍事件发生时间转换为6h、12h、24h、42h的累积事件曲线特征，拼接到原患者表示后供下游预测器使用。
#医疗与生命科学
arXiv · cs.AI模型评分3535 arXiv · cs.AI模型评分5555 三项预注册研究考察评测框架对长寿调优语言模型的修复效果
作者围绕一个冻结的长寿调优 1.7B 模型开展三项预注册研究，检验评测框架（harness，指包裹模型、负责调用与解析输出的评测流程）带来的增益是否超过固定答案。
arXiv · cs.AI模型评分3030 SUDO：支持通用增长惩罚的无仿真非平衡动态最优传输
研究提出无仿真非平衡动态最优传输框架 SUDO，可处理一般非二次凸增长惩罚，无需依赖昂贵的 NeuralODE 仿真或仅限二次惩罚的解析解。在 WFR 基准上，SUDO 精度与高效解析算法相当，计算速度快于仿真类方法，并支持编码增殖主导先验的非对称惩罚，在合成与单细胞数据集上给出更合理的轨迹和增长估计。
arXiv · cs.AI模型评分2929 DAUPNet：面向跨域小样本语义分割的域感知不确定性建模
DAUPNet 将跨域原型匹配重构为不确定性感知的原型判别，先对齐分层支持-查询特征，再用概率方式表示前景与背景原型，并以估计的不确定性调控对比优化。在四个标准目标域上，该框架在 1-shot 和 5-shot 设置下平均 mIoU 分别达到 72.6% 和 76.7%，两个医学域提升明显。代码已公开。
arXiv · cs.AI模型评分3333 变分分解自编码（VDA）提升潜表征解耦质量
研究者提出变分分解自编码（VDA，Variational Decomposition Autoencoding）框架，并实例化为仅含编码器的变分分解自编码器（DecVAE，Variational Decomposition Autoencoder），在分布层面做潜自编码以学习对齐时频特征的多个潜子空间。
arXiv · cs.AI模型评分5454 MoLRSI：可递归自我改进的分子发现 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 智能体
作者提出分子发现智能体 MoLRSI，它把工作流与模型架构的系统优化和跨任务持久记忆结合起来，递归改进自身的搜索策略。
arXiv · cs.AI模型评分2828 从预测到行动：数字医学的群体健康世界模型（PHWM）
一篇 arXiv 论文提出群体健康世界模型（PHWM，Population Health World Model），主张数字医学不应止步于任务特定、结果特定的预测，而要能表示行动如何改变未来健康走向。
arXiv · cs.AI模型评分4343 LYNX-ECG：用可见图神经网络实现准确且可审计的心电图分类
LYNX-ECG 将每次心跳表示为带时间戳转折点的稀疏可见图，在 CODE-Test 上取得 0.889 的宏 F1 分数，超过包括 ECGFounder 基础模型在内的五个基线，图存储量约为逐样本建图的 14%。
arXiv · cs.AI模型评分3838 研究：基于基础模型特征时，更复杂的聚合器未能提升胃癌全切片图像跨医院判别力
一项研究用五家韩国医院的 5,036 张胃癌全切片图像，在留一医院验证下比较多种多实例学习聚合器。带站点对齐和双尺度融合的 CHIME-MIL 平均 AUC 为 0.837，但在匹配配方下未超过注意力池化，全局最大池化反而更高（AUC 0.855）。对齐方法仅用十张无标签切片即可接入新医院，代价是 0.002 AUC，但精度提升小且不稳定。
arXiv · cs.AI模型评分3030 PIFT：用扩散与流匹配联合引导将肽-靶点相互作用模式迁移至小分子
研究者提出 PIFT（Peptide InterFace Transfer）框架，通过掩码离散扩散与连续流匹配的联合采样引导，把已知肽-靶点相互作用模式迁移到小分子生成中，用于靶向蛋白质-蛋白质相互作用（PPI，Protein-Protein Interaction）界面。
arXiv · cs.AI模型评分2727 CAMEL：面向超轻量视网膜基础模型的跨架构掩码嵌入学习
研究提出跨架构知识蒸馏框架 CAMEL（Cross-Architecture Masked Embedding Learning，跨架构掩码嵌入学习），通过非对称掩码策略把大型教师基础模型的知识迁移到轻量学生模型。在四个数据集上的实验显示，CAMEL 在保持精度的同时大幅降低计算复杂度，使模型可部署于硬件受限的临床环境。
arXiv · cs.AI模型评分3030 GraphTFactor：基于图的蛋白质转录因子预测框架
GraphTFactor 将蛋白质序列编码为图结构并直接分类转录因子，可处理变长输入且不设长度限制，在基准数据集上优于现有方法。该框架还提供开源软件包和交互式网页应用，用户可对自定义序列执行转录因子预测。
arXiv · cs.AI模型评分3232 研究：AlphaFold 3 类模型无需完整循环即可预测置信度，按需回收算力
一项研究提出，AlphaFold 3 类模型（如 Boltz、Protenix）的置信度指标 ipSAE、ipTM 和结构一致性指标可在回收早期直接从主干网络预测。该预测器计算成本低、可微分且每个循环都可用，既能帮助系统判断何时执行、询问或阻止以合理分配筛选的回收预算，也可作为基于幻觉的设计的优化目标。两种用法均在显著降低计算成本的同时提升了性能。
arXiv · cs.AI模型评分5858 研究审计六款大模型戒烟建议：同一问题因用户身份不同答案不同
研究团队向四家厂商的六款大语言模型（LLM，Large Language Model）提出同样的四个戒烟问题，并搭配十二种不同用户画像，共收集 2880 条回答，发现模型给出的内容取决于提问者看起来是谁。
arXiv · cs.AI模型评分3434 BioBERT 与 BioMistral 用于临床试验结果预测，PR-AUC 较 HINT 提升 10–20%
研究在 TOP 基准（12,477 项试验）上评估 BioBERT（108M 参数）和 BioMistral（7B 参数）两个生物医学领域模型，用试验注册文本做分期结果预测。
arXiv · cs.AI模型评分3737 scAnyOmics：用基础模型蒸馏实现多组学虚拟细胞的任意到任意补全
scAnyOmics 是一个生成式框架，把冻结的单细胞基础模型知识蒸馏进多模态学生模型，将 scRNA-seq、蛋白标记测量和 scATAC-seq 整合到共享表示中，实现跨模态预测与缺失模态重建。研究汇总六项公开研究的 690,880 个细胞进行评估，并在留出供体数据上多项指标优于基线方法。该框架还用于细胞类型注释、扰动响应预测和生物学年龄估计。
arXiv · cs.AI模型评分4343 Operon-S1：面向长程生物医学智能体的快速决策控制器
Operon-S1 将生物医学智能体的判断与执行分离，在 13 个决策点用封闭问题接管判断，本地决策模型在 CPU 上以 0.6 秒中位延迟完成环内请求且不产生请求费用，六个基准中五个分数无可测变化。若改由驱动智能体的通用语言模型回答同样问题，任务成本将增加 8.0% 至 35.2%。该系统已用于湿实验方案排障和生殖系靶向富集 panel 设计。
arXiv · cs.AI模型评分3434 MEMIG：面向抗体优化的自进化记忆构建框架
MEMIG 提出一种面向生物分子优化的智能体记忆构建框架，把经验记录改为可索引、定量、结构化的形式，而非自由文本重写。它用领域标识符定位每条经验并累积性质预言机测得的定量效应，使更新保持局部、检索变为精确查找，还能连接联合施加的干预并分解评估集来度量其上位效应。在计算机抗体优化任务中，MEMIG 在多数设置下提升了表现。
arXiv · cs.AI模型评分5151 Noura 研究：把个人饮食要求变成规划监督信号
论文提出 Noura，把公开临床指南和个人健康档案转成可执行规格，在规划中约束食物选择、份量优化和多日计划校验，并用执行结果与修订记录监督紧凑模型。
arXiv · cs.AI模型评分3232 Nedimo：一个基于证据的多语言 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 助眠故事生成与旁白流水线
Nedimo 是一个多语言助眠故事生成与旁白流水线，将确定性规划与大语言模型生成分离，并用四阶段注意力递减塑造脚本。它通过结构校验、有界重试和发布门禁控制响度与真峰值，产品数据只把停止、重播、提前放弃等视为模糊行为代理而非临床结果。研究未声称临床疗效，仅将其定位为放松与注意力支持工具。
Berkeley AI Research模型评分4646 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025
伯克利 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 研究团队提出一种直接以信息含量评估和优化成像系统的框架，并在 NeurIPS 2025 论文中验证其信息指标能预测彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域的系统表现。该方法仅用带噪测量和噪声模型估计互信息，优化后的设计可媲美端到端方法，且内存和算力需求更低、无需任务专用解码器。