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Junhao Chen
Junhao Chen
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LLM 为内部计算形成隐式离散状态表示
研究人员发现，大型语言模型（LLM）可以在没有明确的思维链推理的情况下，在内部执行扩展计算。这表明模型可能在其隐藏状态中形成隐式离散状态表示（IDSR），以进行符号计算。研究发现，虽然这些表示用于内部计算，但在当前的开源模型中它们并非完美无损，会导致最终输出出现错误。这项研究初步探索了 LLM 的符号计算能力和底层机制。
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新的基准测试探究医疗AI的推理和可信度
发布了两个新的基准测试Med-R2和MedVIGIL，用于评估医疗视觉语言模型（VLMs）的可信度和证据基础推理能力。Med-R2关注临床工作流程不同阶段的对抗鲁棒性，揭示了当前模型常常依赖于虚假先验而非视觉证据。MedVIGIL专门测试VLM识别视觉证据是否失效或具有误导性的能力，这是安全临床部署的关键因素。两个基准测试都突显了当前医疗VLM的显著局限性，并旨在推动其可靠性和临床适用性的改进。