两阶段自动筛选流程验证：三独立评审者分层一致性研究
在医学系统综述的题录-摘要筛选中，两阶段自动流程（规则脚本+大模型裁定）与三名独立人工评审者的分层一致性总体提示较高，但该结论仅针对第一阶段自动排除决策，且不同评审者间差异明显，尚不足以外推为通用验证结论。 设计为分层一致性研究（预印本，证据档位C）。从904条已筛记录（第一阶段
Orochi 4.0纯Python架构统一全散射数据还原与实空间PDF建模
结论：作者提出Orochi 4.0这一开源纯Python架构，将全散射数据还原、对称性感知晶体学建模与实空间PDF模拟统一于同一环境；属方法学软件报告，证据档位C，提示其可改善工作流碎片化问题。 设计：预印本的方法学/软件架构报告，非对照实验；描述Orochi 4.0以纯Pyth
ADAPT for Science：自演化科学优化的多智能体框架
该预印本提出多智能体框架 ADAPT for Science，在引力波探测器设计任务上，于同等科学评价预算下取得比最优经典优化器低 54.9% 的损失；属计算基准研究，证据档位 C。 设计为方法提出与基准比较：以可微物理模拟器进行探测器设计，并在八个未见过的探测器拓扑上评测；对照
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。
人工智能的地缘政治
该出版物主题为人工智能的地缘政治。 摘要内容仅为第三方网站免责声明，未涉及研究设计与方法。
生成式AI与医师在放射诊断中的系统评价与荟萃分析
证据支持：在放射诊断任务中，生成式AI总体准确率低于专家医师，合并差异为医师高出13.0个百分点（95% CI 0.9–25.2，P=0.038）。 设计为系统评价与荟萃分析，前瞻性注册于PROSPERO（CRD420251040000），遵循PRISMA-DTA；检索Medli
Orochi 4.0：纯 Python 全散射约化与 PDF 建模开源包
该预印本介绍开源纯 Python 软件包 Orochi 4.0，将全散射数据约化、对称性晶体建模与实空间 PDF 模拟整合于同一环境；属方法学工具报告，证据档位 C，未提供定量验证数据。 研究设计为软件架构与功能描述，非对照实验；材料未报告样本量、干预与对照设置及随访时长，仅说明
云环境中HPC应用的智能体编排
该报告主题为云环境下高性能计算（HPC）应用的智能体化编排。 摘要仅说明报告系受资助工作成果的记述，未提供研究设计、方法或数据细节。
儿科临床生成式AI开发与实施建议：政策声明
该政策声明认为，生成式人工智能（GenAI）在儿科医疗中具有潜在应用价值，但真实世界验证有限，准确性、偏倚、可靠性与可持续性等问题尚存，因此当前证据不足以支持其在儿科临床的常规落地，需以严格监管与问责为前提推进。 研究设计为政策声明类文献，非原始研究，材料未报告样本量、干预与对照
AlloPool：从分子动力学模拟推断蛋白别构的深度学习框架
AlloPool可基于分子动力学模拟推断蛋白质别构特性。 该框架为图神经网络，通过迭代剪枝残基间相互作用以揭示别构相关网络。
