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开源医疗模型 MedJev 发布评测：零样本诊断接近 GPT-4
arXiv 论文提出并评测开源 System One 模型 MedJev，可在笔记本本地运行，单次前向推理直接输出结构化答案。在 MedQA、USMLE、NEJM 等十项医疗基准上分别取得 72.5%、75.4%、80.1% 准确率，接近已发表的 GPT-4 水平，且置信度校准良好。院内死亡预测 …
arXiv NLP5 天前
#零样本学习
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TABHGR+ 用 LLM 生成规则与超图推理实现零样本表格学习
针对现有 LLM 逐行提示成本高、忽略行间依赖的问题，作者提出 TABHGR+：用 LLM 生成规则给行打弱标签，再构建超图做标签传播并给超边加自适应权重。LLM 调用次数与数据规模无关，分类准确率超过零样本与强少样本基线。
arXiv cs.LG13 天前