审计"审计者":无标签、可校准地测量 LLM 诊断中的无依据断言(ATRACC 2026)
场景:微服务事故诊断。核心工具 TCA(Telemetry Claim Adjudicator) 是一个不依赖结果标签的机械裁决器,逐条裁定 LLM 智能体在诊断中引用的遥测断言是否有依据。 配套制品:6 种架构臂 × 2 个基准的诊断 harness;以 SHA-256 请求号
场景:微服务事故诊断。核心工具 TCA(Telemetry Claim Adjudicator) 是一个不依赖结果标签的机械裁决器,逐条裁定 LLM 智能体在诊断中引用的遥测断言是否有依据。 配套制品:6 种架构臂 × 2 个基准的诊断 harness;以 SHA-256 请求号
ISPOR特别工作组发布首份关于生成式AI用于系统文献综述各核心任务的循证良好实践建议。 采用改良PRISMA快速证据评估,纳入2022年11月至2025年7月间115项实证研究,按七类任务定性综合并构建任务级评估框架。
结论:医护人员对大语言模型在医疗中的使用持有多元看法,其采纳与监管偏好可通过调查加以刻画。 设计:通过某医疗新闻平台邮件列表在线发放横断面问卷,共335名医护人员作答,含主治医师等。
该综述提示,机制导向AI通过整合分子互作、信号通路、多组学、因果推断与生物网络,可能提升可重定位药物的识别与优先级排序;属叙述性综述(证据档位C),其主张为方向性提示,不足以下结论认为其优于常规预测模型。 设计为叙述性综述,非系统评价,无预设检索策略、纳入文献数、样本量或随访时长
arXiv:2609.02749 · 2026-09-02 · 预印本 DisCo 智能体把开源生态的领域"操作知识"蒸馏为紧凑、可复用的验证技能,产出 AREX-Skill Library(5000+ 技能)。 看点 :这与本站"技能库"
结论方向:受访心理健康从业者对AI在系统实践中呈“有条件接受”——对辅助临床工作感知价值较高,对可能损害专业判断、保密性、情境理解与人际联结则顾虑更多;该结论基于89名从业者自我报告,属描述性证据。 研究设计与做法:采用收敛式混合方法设计,纳入美国89名在职心理健康专业人员,调查
结论:作者提出并演示了PhysAgent这一基于大语言模型的多智能体框架,可在受控数据上复现已知物理关系并自动化部分第一性原理计算流程;证据档位为C,属概念验证性质,尚不足以支持其在真实科研场景中的普遍适用性。 设计:方法学/概念验证研究,非对照试验;系统由Mentor Agen
该研究提示,在体素化结构空间中直接搜索可系统发现超出预设拓扑族的力学高效纳米结构,所发现的架构在计算与实验层面均表现出更高的杨氏模量与强度。 设计为计算框架结合实验验证:将立方对称单胞(杆基、TPMS基与混合族)编码为连续潜表示,采用代理模型引导的多目标搜索与主动学习循环,共进行
该范围综述关注环境听写人工智能在手术临床空间中的应用情况。 因摘要缺失,仅据标题可知采用范围综述设计,具体检索与纳入方法不明。
结论方向:基于大语言模型的分诊方法在识别抗逆转录病毒治疗(ART)依从障碍与分层不依从风险上表现出中等偏好的分类性能,属证据支持其技术可行性,但外部验证性能下降,尚不足以支持临床落地。 研究设计与做法:由HIV感染者与医务人员共同组成共建委员会,对15 480条句子进行障碍与风险