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AgentScore
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LLM 代理自动化临床评分系统构建
研究人员开发了 AgentScore,一种使用 LLM 代理自动构建临床评分系统的新方法。该方法利用 LLM 提出规则,并通过验证循环确保统计有效性,从而解决了创建可解释和可部署的临床指南的挑战。AgentScore 在八项临床预测任务上的表现优于现有方法,并在两项外部验证任务上优于已建立的评分。
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安全扫描器AgentScore在出现误报后改进了检测
一款名为AgentScore的安全扫描器,旨在检测npm包中的命令注入漏洞,在2026年5月中旬的96小时内经历了四轮迭代改进。最初,该扫描器标记了31个包,引发了关于开发者普遍出错或扫描器过度敏感的假设。通过手动审计和开发新的上下文感知缓解措施,该扫描器得到了改进,能够更好地区分真正的威胁和良性代码模式,例如内部辅助路径或SQL查询。