ClaMPAPP, гибридная система, использует LLM для извлечения структурированных клинических признаков из свободного текста и передает их в XGBoost-классификатор для диагностики. Она превосходила конечные LLM в обеих внутренних и внешних валидациях, демонстрируя лучшую диагностическую производительность и меньшее количество пропущенных случаев, что свидетельствует об улучшенной стабильности и безопасности при дифференцировании детской аппендицита.
arxiv
arXiv cs.AI
·
52 д назад
·
research
LLM-как-интерфейс, ML-как-прогнозатор для детской аппендицита
Переведено с English → Русский
Похожие статьи
arxiv
arXiv cs.CL
·
52 д назад
·
1 просмотр
HandwritingAgent: синтез ручного почерка на основе языка в SVG
HandwritingAgent синтезирует естественный ручной почерк в формате SVG без специфического обучения стилю. Он использует большой модельный рациональный процесс для генерации последовательностей линий на сетке холста, с учетом текстового ввода и образца стиля, обеспечивая эффективное, управляемое и обобщаемое генерирование почерка.
arxiv
arXiv cs.AI
·
51 д назад
LedgerAgent: структурированный статус для агентов вызова инструментов, соблюдающих политику
LedgerAgent вводит структурированный журнал для поддержания состояний задач отдельно в агентах вызова инструментов. Он превращает состояния в промпты и обеспечивает соблюдение политических ограничений до выполнения инструмента, что снижает нарушения политики и улучшает производительность в областях обслуживания клиентов.
arxiv
arXiv cs.CL
·
51 д назад
·
1 просмотр
LedgerAgent: структурированный статус для агентов вызова инструментов, соблюдающих политику
LedgerAgent вводит структурированный журнал для поддержания состояний задач отдельно в агентах вызова инструментов. Он превращает эти состояния в промпты и обеспечивает соблюдение политических ограничений до выполнения инструмента, что снижает нарушения политики и улучшает производительность в областях обслуживания клиентов.
arxiv
arXiv cs.AI
·
51 д назад
·
2 просмотра
Двухагентная архитектура для проверенной перевода между моделями
Двухагентная архитектура преобразует протоколы экспериментов на естественном языке в исполняемые команды для платформ роботизированных лабораторий. Она использует агента парсера и движок отображения на основе правил для перевода протоколов, при этом агент проверки с использованием гетерогенной нейросети обеспечивает точность и запускает самокоррекцию. Архитектура успешно позволяет реализовывать автономное выполнение экспериментов на микроплашках, таких как тест Брадфорда.
arxiv
arXiv cs.AI
·
51 д назад
·
3 просмотра
AutoPass: агенты на основе доказательств для настройки производительности компилятора
AutoPass использует доказательства из работы в реальном времени и компилятора для направления решений по оптимизации, генерируемых ЛЛМ, и превосходит экспертные эвристики и классические методы автоматической настройки. Он достигает геометрических средних ускорений в 1,043 раза на системах x86-64 и в 1,117 раза на системах ARM64 без предварительного обучения или тонкой настройки.