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# 大语言模型集成

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  1. arXiv

    PISA-E把集成路由变成逐提示决策:质量优先时宏平均任务表现高出最强对手2.09个百分点

    PISA-E把大模型集成的成员组合与成员数量都放到推理时按提示决定,并复用PISA对单个模型能力的估计来预测集成成功率,无需为不同模型组合单独训练。在四个路由基准上,质量优先时它的宏平均任务表现比最强集成对手高2.09个百分点(分布内)和2.87个百分点(分布外);在选定的低成本工作点上,它同时把平均推理成本降低约36%和25%。

  2. Nature Communications

    急诊问一句“你怎么来的”就够:PREVIA 用大模型集成预测一个月后创伤后应激风险

    急诊科常因时间紧张而难以开展创伤后应激障碍筛查。PREVIA 把患者在急诊回答“你为什么来”的录音转写文本,交给由 Llama、Mistral、DeepSeek 分层组成的临床知情大模型集成,先按四个临床维度评估,再汇总为结构化摘要,最后结合年龄、性别与创伤类型给出 0 到 100 的风险分和简短解释。在纽约两家一级创伤中心 145 名创伤幸存者中,该集成对一个月后 PTSD 诊断的 AUROC 为 78.49%±5.75%、敏感度 95.4%±3.99%;在随机抽取的 30 份叙述上与一位急诊 PTSD 专家比较,AUROC 为 84.39% 对 83.86%。

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