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Ziheng (Leo) Li
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新的XR智能体框架通过BCI和行为数据增强人类表现
研究人员开发了OLIVE框架，该框架通过整合基础模型与实时在线行为和脑机接口（BCI）证据，旨在提高人类在要求严苛任务中的表现。该系统从用户明确的操作和隐式的生理信号（如EEG数据）中学习，以提供及时的指导。OLIVE能够持续适应一个固定的视觉-语言模型，以识别与任务相关的项目，而无需手动标记或离线训练，在用户目标检测和参与度方面表现出显著的改进。
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AI系统Co-Annotator提高老年性黄斑变性的诊断效率
研究人员开发了Co-Annotator系统，旨在协助临床医生诊断老年性黄斑变性。该系统整合了一个与专家注视对齐的视觉转换器（ViT），用于突出感兴趣区域，以及一个视觉语言模型（VLM），用于预先填写光学相干断层扫描（OCT）图像中的生物标志物摘要。一项涉及眼科住院医师的研究表明，这两个组件单独使用是安全且有益的，其中VLM显著拓宽了生物标志物文档的范围。当两者结合使用时，Co-Annotator使每分钟的正确诊断率提高了40%，评论编…