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Gama
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- 2026-10-05 research_milestone Researchers published a paper introducing the GAMA framework for schema-as-code biomedical named entity recognition. 来源
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新的GAMA框架增强了基于LLM的生物医学实体识别
研究人员开发了GAMA，一个新颖的多智能体框架，旨在利用大型语言模型（LLMs）改进生物医学命名实体识别（BioNER）。GAMA通过创建数据集特定的注释规则并使用规划组件生成带有解释的排序跨度类型假设，来解决现有方法的局限性。然后，编码组件将这些假设转换为模式约束的实体对象，验证模块通过双循环精炼过程确保有效性和结构合规性。在五个BioNER数据集上的实验表明，GAMA持续超越强大的基于LLM的基线。
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LLM 增强城市移动性模拟中代理的决策能力
研究人员探索了将大型语言模型（LLM）集成到城市移动性模拟中，以增强代理的决策能力。这种混合方法使用 LLM 作为决策层来指导路线重新规划，而不是取代现有的路由算法。LLM 辅助的代理在具有更灵活的路由选项的场景中表现出更强的适应性和情境意识。持久记忆的加入进一步影响了代理的性能和行为一致性。