ToxPipe: integrating AI into toxicoinformatics
ToxPipe is a modular, fully open-source software stack designed to accelerate toxicological data analysis and decision-making by integrating
ToxPipe is a modular, fully open-source software stack designed to accelerate toxicological data analysis and decision-making by integrating
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
该文主张,把与大语言模型的交互视为“对话”并视其为有记忆、能行动、会承诺的智能对话者是错误的;作者提出“人工物立场”,以设计与可供性而非意向态度来描述人机交互,属于概念论证而非实证检验。 设计为哲学/概念分析论文,材料未报告样本量、干预与对照、随访时长;论证路径为:区分生成文本与
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
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。
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
系统综述提示,仅靠以模型为中心的护栏不足以阻止被操纵或出错的推理转化为外部动作,需在推理之外设置独立的运行时强制执行边界;该结论属综述层面的归纳,非干预效果验证。 研究设计与做法:系统综述,检索Compendex与Web of Science核心合集,覆盖2023年1月至2026
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。
对103个MCP服务器中856个工具的描述质量进行实证评估,发现97.1%的工具描述至少含有一处缺陷,提示MCP生态中工具描述质量问题较为普遍,但该结论基于特定评分规则与扫描工具,尚不足以推广至全部MCP实现。 研究为实证性横断面分析,样本为103个MCP服务器中的856个工具;
Abstract Recent advances in artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs), are transforming how we design and buil