Большие языковые модели демонстрируют систематические неудачи в учете развивающихся медицинских знаний.
arXiv:2610.30631v1 Объявление Тип: новый Аннотация: Медицинские знания развиваются по мере того, как клинические руководства пересматривают рекомендации, однако остается неясным, точно ли модели большого языка (LLM) учитывают такие изменения. Мы представляем ChronoEvo, включающий 1709…
Кратко от AI: Главные тезисы
- arXiv:2610.30631v1 Объявление Тип: новый Аннотация: Медицинские знания развиваются по мере того, как клинические руководства пересматривают рекомендации, однако остается неясным, точно ли модели большого языка (LLM) учитывают такие изменения
- Мы представляем ChronoEvo, включающий 1709…
Большие языковые модели демонстрируют систематические неудачи в учете развивающихся медицинских знаний.
Похожие материалы
Китайский математик подготовил 1000 задач, которые бросят вызов искусственному интеллекту
🧠 Китайский математик подготовил 1000 задач, которые бросят вызов искусственному интеллекту 61-летний профессор Нанкинского университета Сунь Чживэй составил сборник из 1000 нерешённых математических гипотез объёмом более 400 страниц. Учёный уверен, что ИИ не сможет решить…
Преодоление барьера высокой степени в задаче Лемера с помощью цикла открытий человек-ИИ
arXiv:2610.30277v1 Тип объявления: new Аннотация: Хотя искусственный интеллект достиг быстрого прогресса в математическом рассуждении, многие открытые проблемы зависят от структуры, которая раскрывается только через крупномасштабное вычислительное исследование и аналитический синтез. Одним из таких примеров…
Route-and-Generate: Улучшение KL-регуляризованного маршрутизатора для маршрутизации рассуждений в LLM
arXiv:2610.30351v1 Тип объявления: new Аннотация: Большие языковые модели часто применяют сложное рассуждение безразлично, что приводит к чрезмерному обдумыванию простых задач и недостаточному обдумыванию более сложных. Мы представляем Route-and-Generate (Rouge), иерархическую обучающую структуру, которая позволяет...
ENSoft Ontology Priors over Latent Concept Posteriors for Weakly Supervised Neuro-Symbolic Learning
arXiv:2610.30391v1 Announce Type: new Abstract: Neuro-symbolic (NeSy) predictors that supervise only the task label suffer from reasoning shortcuts: distinct concept mappings achieve the same maximum likelihood, leaving the recovered concepts unidentifiable and unsafe for…