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。
大语言模型对窄治疗窗药物监测的解读表现评估
三种当代大语言模型在苯妥英与地高辛治疗药物监测解读上表现存在领域差异。 向Claude Sonnet 4.6、ChatGPT 5.5与Gemini 3.1 Pro提交30个结构化临床情景，由两名评分者盲法独立评分。
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。
基于大语言模型的分类器用于摘要筛选的案例研究
基于大语言模型的分类器可在仅损失少量相关研究的前提下，减少需要人工筛选的记录比例。 研究评估Epistemonikos可持续知识平台中结合大语言模型的分类器，用于摘要筛选环节。
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。
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。
基于常规电子健康记录数据的院内谵妄预测模型：系统综述
该系统综述旨在评估基于常规EHR数据开发的院内谵妄预测模型的构建、验证与临床可用性。 检索PubMed、MEDLINE、Embase、PsycINFO和Web of Science至2025年11月11日，纳入开发预测模型的研究，提取模型特征、验证策略、性能与偏倚风险。
检索后验证评估大语言模型生成医学信息的证据支持与幻觉：实证研究
研究提出并评估“检索后验证”方法，用于衡量大语言模型生成医学信息的证据支持度与幻觉。 针对AI生成医学信息缺乏源文档明确支持的问题，开展实证研究以直接评估其是否基于底层证据。
大语言模型在肝胆胰肿瘤多学科决策中的回顾性比较可行性研究
针对肝胆胰肿瘤多学科决策场景，评估当代大语言模型治疗建议的稳定性及其与团队决策的一致性。 回顾性比较可行性研究，对相同肝胆胰肿瘤病例重复查询大语言模型，考察同一输入下输出是否一致，并与多学科团队决策比对。
阿尔茨海默病人工智能语音与言语生物标志物的系统综述
系统综述评估基于人工智能的语音与言语分析作为阿尔茨海默病及轻度认知障碍无创生物标志物的转化潜力。 遵循PRISMA指南，两名研究者检索PubMed、Scopus与Cochrane Library，纳入报告诊断与预后结局、采用机器学习或深度学习分析人类语音的研究。
