证据深度学习的证据总量有上限：在置信度接近1时，活跃集收缩到只剩一个类
证据深度学习用狄利克雷分布参数表示分类不确定性，但标准目标在高置信度下会出现证据收缩。这项工作在盒约束上分析正则化狄利克雷似然的优化地形，证明二阶充分条件等价于一个标量自洽函数导数为正，并给出保证有限步收敛的枚举算法。在CIFAR-10训练的ResNet-18输出的logit上，总证据随置信度单调上升却始终不超过约19.75的理论阈值，活跃集从约2.05个类收缩到1个。
Andreev 与 Vesely 通过与 ChatGPT 对话，提出修正的“腐蚀抑制剂”定义，以涵盖预处理的保护后效并区分转化处理与本体相涂层
作者以与 ChatGPT 的问答对话形式，比较了 GOST 9.106–2021、NACE/ASTM G193-22 与 ISO 8044:2024 等规范性定义，指出 ISO 定义中“存在于腐蚀体系中”的要求以及未区分本体环境与近表面区域的问题，进而提出以“对金属或腐蚀体系的作用”来定义抑制剂，并给出化学吸附层、转化膜与本体相防腐蚀涂层的工作定义，最终形成一个排除显著改变本体环境腐蚀性组分浓度、形成转化膜或施加本体相涂层的修正定义。
敲除结核分枝杆菌小RNA MTS0997与MTS1338后，小鼠存活期缩短而肺部菌量不变
研究者构建了缺失MTS0997、MTS1338及双缺失的无标记结核分枝杆菌敲除株，在培养生长、IFN-γ激活或未激活的小鼠骨髓来源巨噬细胞以及高易感I/St小鼠感染三种情境下做全基因组表达谱分析，发现MTS0997缺失对细菌生物学影响更大（琥珀酸/延胡索酸呼吸改变、ESX-1分泌系统基因上调、对小鼠毒力增强、肺部促炎细胞因子产生减少），三个敲除株感染小鼠的存活期均显著短于野生型，但感染6周肺部CFU无差异，单敲除与双敲除株在肺部B细胞与MHC-II表达细胞群上的差异提示转录上位效应。
上下文学习遇上小分子性质预测：新型机器学习方法基准测试
该研究系统基准测试了基于上下文学习的表格基础模型（TFM）在小有机分子性质预测上的表现，在11个数据集（回归任务、随机与结构感知划分、每个最多10000个分子）上将其与XGBoost、CatBoost、多层感知机等描述符方法及图方法比较，发现TFM在基线经过仔细超参数选择的情况下仍持续优于描述符方法，并与图方法（包括经化学数据预训练者）精度相当或更好，Uni-Mol2在部分实验中略优于TFM，而检索策略（对每个测试分子取Tanimoto相似度最近的500个邻居）在较大数据集和随机划分上带来进一步改进。
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