风湿病指南驱动大语言模型聊天机器人全国多中心评估
在真实使用场景中，基于德国风湿病指南开发的大语言模型聊天机器人获得以正面为主的用户反馈，提示其在患者自我管理与教育中可能具有辅助价值；但指南依从性评估结果与医师判断一致性较弱，尚不足以下结论认为其可替代专业指导。 研究为开发与全国多中心评估，共开发10个疾病特异性聊天机器人，通过
工业4.0中AI与IoT驱动CAD/CAM智能集成的系统综述
结论方向：综述提示AI（尤其深度学习、图神经网络、强化学习）与IoT/IIoT在CAD/CAM自适应制造中的集成已有较多研究，但实时适应性、数据标准化与互操作性仍存明显缺口；作为系统综述，其结论属文献层面「提示」，不足以证实具体技术效果。 研究设计与做法：按PRISMA 2020
LLM智能体软件问题修复研究综述：242项研究
该综述系统梳理了242项基于大语言模型智能体的软件问题修复研究，指出该方向文献呈爆发式增长，并围绕基准、技术与实证研究三个维度建立分类体系，同时强调强化学习正成为该领域日益重要的训练范式。整体属于领域态势归纳，而非单一干预效果的量化结论。 研究设计为系统性文献综述，纳入242项近
基于AI智能体的智慧校园管理平台设计
结论方向：本文提出一种基于AI智能体的智慧校园管理平台架构设计，旨在将分散的校园数据转化为可治理、可解释的运营与学生服务依据；属系统设计类工作，材料未报告实证评估结果，证据档位为C。 研究设计与做法：为设计性研究，未报告样本量、干预与对照或随访时长。平台整合多源数据采集、分层数据
PyTorch：GPU 加速的张量与动态神经网络库
PyTorch 是一个 Python 包，提供类似 NumPy 的张量计算并支持 GPU 加速，以及基于磁带式自动微分的深度神经网络，用于深度学习研究。
人工智能方向雷达 · 2026-W40｜临床辅助定位、证据可溯验证、智能体流程编排
人工智能方向雷达：辅助定位：从替代到监督、证据可溯：幻觉度量与检索后验证、智能体编排：从问答到流程执行。本期语料的重心已从“模型能不能做”转向“在谁监督下做、错了谁负责”，多篇临床评估把LLM定位为辅助而非替代。
NeuralOperator：面向算子学习的开源Python库
该文献介绍了一个名为NeuralOperator的开源Python库，用于神经算子（operator learning）的训练与部署；其定位是工具与软件资源，而非临床或实验研究，因此不涉及疗效或因果方向的结论。 研究设计与做法：文献类型为资讯/软件介绍，材料未报告样本量、干预与对
基于大语言模型的情感增强多任务碳排放预测框架
材料未报告摘要内容，仅可依据标题推断：该文献提出一种结合情感增强多任务学习与transformer-长短期记忆网络的碳排放预测框架，方向与强度不足以下结论。 研究设计与做法：材料未报告，仅知为资讯类文献，发表于Expert Systems with Applications，证据
Langflow：可视化构建与部署 AI 智能体工作流
Langflow 是一个用于构建和部署 AI 智能体与工作流的开源平台，提供可视化编排界面，并可将流程导出为 API 或 MCP 服务器供其他应用调用。
动态人机协作中的指令推断任务与心理理论
围绕动态人机协作中的指令推断任务，探讨心理理论在其中的作用。 该文为《Artificial Intelligence》第361卷的出版物资讯，作者为Saad、Murukannaiah与Singh。
面向生命周期的供应链策略：模糊-LLM混合决策支持系统
提出一种融合模糊方法与LLM的混合决策支持系统，用于生命周期导向的供应链策略。 研究构建模糊-LLM混合决策支持系统，面向供应链生命周期进行策略决策支持。
基于对比反思的自动提示去偏提升大模型公平性
该研究提出通过对比反思实现自动提示去偏，以提升大语言模型的公平性。 摘要仅显示发表于Artificial Intelligence第360卷，未提供具体方法流程与实验设置。
Stable Diffusion web UI：基于 Gradio 的扩散模型图像生成界面
为 Stable Diffusion 提供浏览器图形界面，把文生图、图生图、修复与放大等操作集中到可交互的网页中，降低使用门槛。
TensorFlow：端到端开源机器学习平台
由 Google Brain 团队发起的端到端开源机器学习平台，提供工具、库与社区资源，供研究者开展机器学习与神经网络研究并部署应用。
海鞘局部信号调控干细胞介导再生的研究
结论：海鞘底部体片段可再生而上部片段不能，局部信号环境差异与干细胞激活相关。 做法：以玻璃海鞘为模型，结合流式细胞术、单细胞测序、移植与命运图谱比较可再生与不可再生情境。
基于变异的多智能体测试用例更新方法
针对CI/CD下代码变更使既有测试用例失效的问题，提出基于变异的多智能体测试用例更新方法。 指出近期基于大语言模型的测试更新方法依赖执行反馈与精确匹配上下文检索，优先保证可执行性与行覆盖率。
大语言模型人格与意识形态传播的社会语言学视角
从社会语言学视角提出机器“身份”概念框架，探讨大语言模型是否具有可测量的人格及其推理风格受语料语言属性影响。 属概念性视角论文，不提供原始实验数据，也非有既定检索策略与纳入标准的系统综述，而是整合已发表发现。
BigMixSolDB：用 LLM 从 PDF 抽取混合溶剂溶解度数据库（带不确定性量化）
问题：化学文献中大量物理数据分散在非结构化文本与复杂表格里；将其转为机器可读格式是训练数据驱动化学模型的前提。但计算抽取的数据集普遍缺乏不确定性量化，导致人工抽取与整理仍不可省。 方案：一个完全自动化、带不确定性量化的抽取流水线 —— 用 LLM 直接从科学 PDF 中抽取复杂表
LLM 能做功效分析吗？四项模型实证评估（结论：不能替代专家判断）
背景：功效分析（power analysis）对定量研究的严谨性至关重要，但因专用软件门槛高而使用不足；LLM 正被快速整合进研究实践，其在统计任务上的可靠性却缺乏系统评估 —— 存在"未经检验或过于乐观地使用"的风险。 设计：评估四种广泛使用的 LLM —— ChatGPT（G
RDMA：小模型智能体从电子病历中低成本挖掘罕见病
问题：罕见病影响约 1/10 的美国人，却在临床记录中系统性记录不足。基于 ICD 的系统无法覆盖其广度 —— Orphanet 编码中超过 50% 无直接 ICD 映射，HPO 编码中仅 2.2% 有匹配 ICD 码，导致患者群体"不可见"、诊断延迟。 难点：挖掘非结构化临床笔
