乳腺癌年龄相关基因从80个缩到4个：跨队列复现加受体稳健，才留下IL7R、SQSTM1、EGR1、IGF1
乳腺癌中与诊断年龄相关的基因表达信号，经受体与分期校正、跨平台复现和雌激素受体分层后，从80个缩减为4个：IL7R、SQSTM1、EGR1、IGF1。同一套分子流程又被写成受约束的符号控制器，在760个预设场景中按参考策略完成、阻断或安全终止，而不只是追求跑完。结果属于研究优先级排序，不构成临床生物标志物或治疗建议。
机器人不再照单全收经验：只留成功干预中人工控制段，高精度插装成功率88.24%
Evo-RL把机器人部署中积累的经验按估计优势筛选后再用于策略微调，在PiperX高精度螺丝插装任务上把尝试成功率从RECAP的57.78%提高到88.24%。
BayesJudge 将冲突的人类与 LLM 评判建模为后验分布，在 SummEval 上把专家预测准确率提升到 65.3%
作者提出 BayesJudge，一个面向冲突人类-LLM 评判流的在线贝叶斯元评估层：它对每个比较输出后验裁决分布，同时估计每位人类评分者的混淆矩阵与 LLM 的呈现顺序偏差，并用开放式平局标签与 AB/BA 顺序互换作为协议级识别工具；合成实验恢复了预设评估者参数，在 SummEval 上检测到 LLM 位置效应、在无评分者元数据下区分专家与众包工作者行为特征，且后验不确定性与人类分歧相关。
StableVQ：把向量量化分词器的训练稳定性从“侥幸”变成“可保证”
该工作提出 StableVQ，用三个不含可学习参数的组件——Dynamic STE、Region VQ Loss 与 Decoupled Schedule——把编码器-解码器与码本从相互纠缠的训练中解耦，使二者各自独立完成自身职责，从而在 ImageNet 上跨多种码本规模与初始化设置一致提升训练稳定性、码本利用率与重建质量。
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