Same Day, Same Story; One Day Ahead, a Different Signal: The Dual Validity of Financial Sentiment
研究通过分析金融情绪工具与人类标签的一致性，发现两者在不同时间框架下的预测有效性差异，从而挑战了传统评估方法的有效性。
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Selected work
Representative Papers
Rethinking Sign Language Translation: The Impact of Signer Dependence on Model Evaluation
研究针对手语翻译模型过度依赖特定手语者的问题，采用签名者独立验证方法评估模型，揭示了现有评估方式可能高估模型能力。
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Counterfactual Fairness Audits of Multi-Step Clinical LLM Agents Require a Measured Per-Action Instability Floor
研究解决了临床代理在反事实公平性审计中因操作不稳定性导致的结果解读问题，通过测量每项操作的基础不稳定率来解决。
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Text-Guided Diffusion-Based Adversarial Attacks on Chest X-Ray Images
本文提出了一种基于文本引导的扩散生成对抗框架，用于在胸部X光图像上产生对抗样本，以测试多疾病分类器的鲁棒性，并揭示了人类与机器解释之间的临床重要差异。
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Unsupervised Anatomical Feature Learning via Diffusion Models: Enhanced Medical Image Segmentation with Denoising Diffusion Probabilistic Models
该研究使用无监督的去噪扩散概率模型从未标记CT图像中学习解剖特征，提高了医学图像分割的准确性，特别是在数据不足的情况下。
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Same Day, Same Story; One Day Ahead, a Different Signal: The Dual Validity of Financial Sentiment
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研究针对手语翻译模型过度依赖特定手语者的问题，采用签名者独立验证方法评估模型，揭示了现有评估方式可能高估模型能力。
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Counterfactual Fairness Audits of Multi-Step Clinical LLM Agents Require a Measured Per-Action Instability Floor
研究解决了临床代理在反事实公平性审计中因操作不稳定性导致的结果解读问题，通过测量每项操作的基础不稳定率来解决。
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Text-Guided Diffusion-Based Adversarial Attacks on Chest X-Ray Images
本文提出了一种基于文本引导的扩散生成对抗框架，用于在胸部X光图像上产生对抗样本，以测试多疾病分类器的鲁棒性，并揭示了人类与机器解释之间的临床重要差异。
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Unsupervised Anatomical Feature Learning via Diffusion Models: Enhanced Medical Image Segmentation with Denoising Diffusion Probabilistic Models
该研究使用无监督的去噪扩散概率模型从未标记CT图像中学习解剖特征，提高了医学图像分割的准确性，特别是在数据不足的情况下。
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