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SGUR 框架:结构化推理让小模型追平 10 倍大模型
论文提出免训练框架 SGUR,把不完整观测表示为查询图,通过先验加权部分图匹配与主动信息增益策略逐步缩小候选假设空间。在 PrimeKG 医疗诊断基准上,仅凭两个症状即达 92.5% Hit@3,比最强 Graph-RAG 基线高 9.4 个百分点且 token 用量约为其五分之一。小骨干模型可追…
arXiv cs.AI10 天前
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论文提出免训练框架 SGUR,把不完整观测表示为查询图,通过先验加权部分图匹配与主动信息增益策略逐步缩小候选假设空间。在 PrimeKG 医疗诊断基准上,仅凭两个症状即达 92.5% Hit@3,比最强 Graph-RAG 基线高 9.4 个百分点且 token 用量约为其五分之一。小骨干模型可追…
研究分析人类在AI医疗对话故障点干预对诊断准确性的影响。正确干预可提升准确率高达40%,错误干预则降低性能并增加不确定性。研究还发现模拟环境中的认知偏差与真实临床实践相似,为改进多智能体医疗系统提供机制。
提出严重性感知的共形临床规划框架,将交互式诊断视为风险敏感的序贯决策问题。在DDXPlus和MediQ上验证,该方法在多个大语言模型下用更少问题实现更准确诊断,减少高风险错误。