近期发表在arXiv上的一篇系统性综述，探讨了大语言模型（LLMs）在医学推理方面的进展与挑战。该论文将增强LLM推理的技术分为训练时策略（如监督微调和强化学习）和测试时机制（如提示工程和多智能体系统）。文章分析了这些方法在各种数据模态和临床应用（包括诊断和治疗计划）中的应用，同时强调了超越简单准确性的改进评估基准的必要性。 AI
影响 为LLM在医学领域的应用提供了结构化的概述，突出了医学AI发展的关键挑战和未来研究方向。
排序理由 该集群包含一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了技术和应用的系统性综述。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- large-language models
- multi-agent system
- prompt engineering
- reinforcement learning
- supervised fine-tuning
- Wenxuan Wang
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