University of California, Irvine

表面码纠错解码器此前无论实际错误多少，都要处理整张 $d^2 \times R$ 的综合征阵列，而物理错误率约0.1%时只有不到5%的条目被触发。稀疏Mamba解码器（SMD）只处理被触发的k个探测事件，每个事件用13维特征描述，再用Mamba状态空间骨干在O(k)时间内给出逻辑判断。在SI1000噪声、$p=1.5\times10^{-3}$下，三检查点集成把d=7的逻辑错误率相对MWPM降低16%，单模型在d=3和d=5的比值分别为0.65和0.51。

表面码纠错解码器此前无论实际错误多少，都要处理整张 $d^2 \times R$ 的综合征阵列，而物理错误率约0.1%时只有不到5%的条目被触发。稀疏Mamba解码器（SMD）只处理被触发的k个探测事件，每个事件用13维特征描述，再用Mamba状态空间骨干在O(k)时间内给出逻辑判断。在SI1000噪声、$p=1.5\times10^{-3}$下，三检查点集成把d=7的逻辑错误率相对MWPM降低16%，单模型在d=3和d=5的比值分别为0.65和0.51。

作者提出 BioEvidence——一个免训练、模型无关的接口，把标准生物工具的结构与进化信息转成紧凑证据喂给冻结的大语言模型，在 ProteinGym 基准上观察到“证据缩放”：证据越丰富性能越好，结构与进化证据各自有效、合并后进一步提升，而把同一证据错配到错误变异上会使性能低于无证据基线；该接口使零样本排序在匹配评估中达到强专用蛋白预测器水平，并在模型知识截止后发布的数据上仍然有效。

作者提出 BioEvidence——一个免训练、模型无关的接口，把标准生物工具的结构与进化信息转成紧凑证据喂给冻结的大语言模型，在 ProteinGym 基准上观察到“证据缩放”：证据越丰富性能越好，结构与进化证据各自有效、合并后进一步提升，而把同一证据错配到错误变异上会使性能低于无证据基线；该接口使零样本排序在匹配评估中达到强专用蛋白预测器水平，并在模型知识截止后发布的数据上仍然有效。

这项横断面研究由 6 名泌尿妇科医生设计 6 个比较两种常见泌尿妇科疾病治疗方案的问题并输入 ChatGPT 生成决策辅助工具，随后由患者和医生用患者教育材料评估工具评价易懂性、医生用改良 DISCERN 评价可靠性、用 5 点 Likert 量表评价准确性、用 Flesch-Kincaid 阅读易度评分评价可读性，结果显示所有工具的患者和医生易懂性均高，可靠性一般（平均 mDISCERN 26 分），2 个工具准确性低于 4 分（不利），整体所需阅读水平偏高。

这项横断面研究由 6 名泌尿妇科医生设计 6 个比较两种常见泌尿妇科疾病治疗方案的问题并输入 ChatGPT 生成决策辅助工具，随后由患者和医生用患者教育材料评估工具评价易懂性、医生用改良 DISCERN 评价可靠性、用 5 点 Likert 量表评价准确性、用 Flesch-Kincaid 阅读易度评分评价可读性，结果显示所有工具的患者和医生易懂性均高，可靠性一般（平均 mDISCERN 26 分），2 个工具准确性低于 4 分（不利），整体所需阅读水平偏高。