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
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。
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
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。
