Newest papers

What Language Adds, and at What Cost: Four Controlled Probes of Pathology Vision-Language Models

Wenhao Zhang, Zhongliang Zhou, Yi Ping, Zirui Wang, Sheng Li · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.26805 · open-access PDF

Japanese

ビジョン言語モデル(VLMs)は、コンピュータ病理学を調査可能にし、レポートを作成できるようにすることを約束しますが、どの程度の言語が視力の脊椎を超えて追加するかは不明です、なぜなら、ほとんどすべてのシステムは開発者が自分の選択のテストセットで評価されているからです。我々は、それがどのように生成されたかによって公表された証拠を評価し、リリースされたチェックポイントと公開データを再利用する制御された探査機で4つの主張をテストします。

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Vision--language models (VLMs) promise to make computational pathology queryable and able to draft reports, but how much language adds beyond the vision backbone is unclear, because almost every system is evaluated by its developers on test sets of their own choosing. We grade published evidence by how it was produced and test four claims with controlled probes that reuse released checkpoints and public data, varying one input at a time. Report text adds prognostic signal: adding a frozen embedding of the stage-redacted report to a slide embedding raises the pooled C-index by 0.019 for progres

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange