大型语言模型（LLMs）在医学教育中展示出潜力，但现有系统多聚焦于局部交互如问答或单轮反馈，而非将整个临床案例组织成决策导向的学习路径。我们提出MedGame框架，将静态临床案例转化为结构化、可执行的故事化游戏。MedGame采用双引擎设计：医学叙事设计师合成基于案例的临床故事线，包含状态和决策节点；故事导演将其转换为依赖感知的多模态编排计划，并通过发布的交互平台呈现。我们构建了包含5000案例的MedGame Bench基准和评测协议，用于医学叙事生成和故事导演。实验表明，针对任务的微调显著提升开源LLM在MedGame Bench上的表现，缩小与商业模型差距。初步学生研究显示，学习者认为MedGame比纯文本更具吸引力和实用性。
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arXiv cs.CL 发布了这条关于 研究论文 的更新：大型语言模型（LLMs）在医学教育中展示出潜力，但现有系统多聚焦于局部交互如问答或单轮反馈，而非将整个临床案例组织成决策导向的学习路径。我们提出MedGame框架，将静态临床案例转化为结构化、可执行的故事化游戏。MedGame采用双引擎设计：医学叙事设计师合成基于案例的临床故事线，包含状态和决策节点；故事导演将其转换为依赖感知的多模态编排计划，并通过发布的交互平台呈现。我们构建了包含5000案例的MedGame Bench基准和评测协议，用于医学叙事生成和故事导演。实验表明，针对任务的微调显著提升开源LLM在MedGame Bench上的表现，缩小与商业模型差距。初步学生研究显示，学习者认为MedGame比纯文本更具吸引力和实用性。
MedGame通过将临床教学案例故事化并游戏化，提升学习的沉浸感和决策训练效果，这种创新方法利用LLM生成复杂多节点临床故事，推动医学教育数字化转型。
研究员、模型团队和技术战略负责人 应该重点关注这条信号，尤其是正在跟踪 research、papers、models 的团队。
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真实视频去模糊因运动模式多样、退化复杂及真实训练数据匮乏而具挑战性。RealVDeblur提出了一个高效生成框架，通过基于3D高斯点云和高帧率视频的大规模物理真实模糊合成，提供逼真训练数据覆盖摄像机及物体运动模糊。采用视频扩散先验，禁用VAE的时间压缩并采用逐帧编码以适应帧间模糊变化。为长视频实用，设计了一步生成器和训练免费时序窗口掩码，实现稳定推理与恒定内存。实验证明在多个真实基准上具备优异视觉质量、语义一致性及时间连贯性，并提升三维重建对强模糊视频的鲁棒性。
最新的三维生成模型利用大规模先验和扩散架构，从单张图像生成高质量几何形状，但通常假设视野完整且仅用单视角输入，限制了在多视角、遮挡或编辑等场景的应用。Axolotl3D提出了一种多模态且具备遮挡感知的三维生成模型，联合条件输入包括图像、可见性掩码、相机参数和部分点云。部分点云作为几何锚点促进准确的形状补全，而相机参数确保多视角在共享三维坐标系下的一致对齐。该模型通过统一训练策略，从大规模三维数据合成多样化条件，实现了跨模态稳健推理。在Toys4K和OmniObject3D数据集上，Axolotl3D在干净和遮挡条件下均取得了最先进的表现，并在实际重建与几何一致编辑中表现出色。
计算机辅助设计（CAD）无处不在，几乎所有现代物体都是用可编辑的CAD工具设计的。然而，由于原生可编辑和参数化格式的CAD数据集匮乏（尤其是边界表示B-Rep），开发数据高效的方法变得非常重要。本文提出了一种新的自监督预训练任务——掩码拓扑建模（MTM），利用B-Rep特有的面邻接图结构，要求编码器重建该结构。MTM通过掩盖部分边并训练一个小型头部从编码器处理后的面特征预测每条掩盖边的凸性和曲线类型。结合MoCo风格的动量队列对比学习、基于B-Rep的增强、BFS连通面区域掩码重建目标，在ABC数据集和新生成数据集上预训练，展示了多项基准测试中的强劲表现。