ClaMPAPP, гибридная система, использует LLM для извлечения структурированных клинических признаков из свободно-текстовых записей и передает их в классификатор XGBoost для диагностики. Она превосходила конечные LLM в обеих внутренних и внешних валидациях, демонстрируя лучшую стабильность и меньшее количество пропущенных случаев аппендицита, что свидетельствует о превосходной диагностической эффективности и безопасности в педиатрической дифференциации.
arxiv
arXiv cs.CL
·
52 д назад
·
research
LLM-как-интерфейс, ML-как-прогнозатор для детской аппендицитной болезни
Переведено с English → Русский
Похожие статьи
arxiv
arXiv cs.CL
·
47 д назад
·
1 просмотр
Кадр P4IR повышает точность соблюдения кода на основе больших языковых моделей
P4IR, двухэтапная система, использует обучение с учителем и групповую относительную оптимизацию политик для улучшения систем автоматического соблюдения кода на основе больших языковых моделей. Она снижает расстояние редактирования дерева и расстояние Левенштейна на уровне токенов до 23,8% и 38,6% соответственно, превосходя ведущие языковые модели, такие как Claude Opus, GPT-5.2 и GLM-4.7, в условиях нуля-шота и с использованием небольшого количества примеров, и снижает количество ложноположительных результатов на статистически значимом уровне.
arxiv
arXiv cs.LG
·
51 д назад
Генерируемые LLM-ядра GPU подвергаются иллюзии корректности
Оценки с использованием проверок фиксированной формы пропускают реальные ошибки в ядрах GPU, генерируемых LLM. Контролируемый корпус из 24 ядер, включающий 9 вариантов с ошибками транскрипции, показывает, что оракул, учитывающий схему операций, обнаруживает все сбои и проходит все корректные проверки, с одинаковыми результатами на пяти архитектурах GPU.
arxiv
arXiv cs.LG
·
52 д назад
·
1 просмотр
TxBench-PP: производительность ИИ-агента в преследовании фармакологии
TxBench-PP — это проверяемый бенчмарк для преследования фармакологии маломолекул, проверяющий способность ИИ-агентов делать точные выводы на основе реальных данных о пробах. В 16 конфигурациях моделей-инструментов ни одна система не демонстрировала надежную способность принимать правильные решения в области преследования фармакологии, лучшая производительность составила 59,3% (Claude Opus 4.8 / Pi) и 55,3% (GPT-5.5 / Pi) по попыткам достижения конечных результатов.
arxiv
arXiv cs.AI
·
52 д назад
·
1 просмотр
TxBench-PP: оценка AI-агента в проклинической фармакологии
TxBench-PP — это проверяемая оценка для проклинической фармакологии маломолекулярных соединений, проверяющая способность AI-агентов делать точные выводы на основе реальных данных о пробах. При 16 конфигурациях моделей ни одна система не проходила все оценки, лучшая настройка (Claude Opus 4.8 / Pi) достигла 59,3% успеха при 300 попытках на конечных точках.
arxiv
arXiv cs.AI
·
52 д назад
Разбор внимания трансформера с помощью исполняемых программ
Новый метод использует синтез программ для генерации программ на языке Python, которые воспроизводят паттерны внимания в моделях трансформеров. Более 999 таких программ достигают более чем 75% схожести по пересечению-объединению на TinyStories, и замена 25% голов внимания этими программами приводит к росту перплексности на 16%, при этом сохраняется производительность на задачах ответа на вопросы.