The impact of GenAI on the future of requirements engineering
Abstract Recent advances in artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs), are transforming how we design and buil
Abstract Recent advances in artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs), are transforming how we design and buil
材料仅为期刊出版信息,未提供摘要与结果,无法就语义感知知识图谱神经网络用于代谢介导药物相互作用预测的方向或强度作出判断。 材料未报告研究设计与做法,仅显示该文发表于Pattern Recognition第183卷Part B,出版日期为2027年3月,作者为Wanmin Lin、
结论方向为正向:作者报告 G-Frame 框架可减少轻量语言模型在规则型科学领域的幻觉,并提升推理表现;但证据档位为 C,属早期探索性结果,尚不足以作为确定性结论。 研究设计为方法学开发与基准评测:构建整合贝叶斯与团队博弈原理的自适应多智能体框架,用于自动化闭环数据合成与模型训练