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Diagnosis Agent
Diagnosis Agent
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新的APT框架自动化文本到图像模型的后训练
研究人员推出了一种新颖的全自动化框架APT（Agentic Post-Training），旨在增强文本到图像模型。该系统通过使用三个协调的代理来构建评估集、诊断模型弱点以及根据模型当前性能生成新训练数据，从而自适应地优化模型。这种反馈循环允许模型行为直接影响其后续训练任务，摆脱了静态、手动策划的数据集。
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新的STRIVE系统增强了纵向放射报告的生成
研究人员开发了STRIVE，一个新颖的多智能体系统，用于纵向放射报告生成。该系统将复杂的任务分解为专门的诊断、属性估计和时间变化检测智能体，产生明确的中间证据。STRIVE包含一个一致性门来协调智能体输出，然后再生成报告，并包含一个验证智能体来确保报告与临床证据一致。该系统在与参考报告的时间一致性方面表现出显著的改进，在Longitudinal-MIMIC数据集上，纵向变化一致性（LCC）得分比现有基线提高了一倍多。