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KDD 2026
KDD 2026
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OneRank 架构统一了推荐系统的多任务学习
研究人员推出了一种新颖的 Transformer 原生架构 OneRank，旨在统一推荐系统中的多任务学习。该框架通过在 Transformer 堆栈中集成特征编码和预测，解决了当前模型的局限性，从而减少了任务间的干扰并提高了可扩展性。在大规模工业数据集上的实验表明，OneRank 在排序效果上显著优于现有基线模型，同时保持了计算效率。
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大语言模型精神诊断基准测试揭示复杂病例的准确性差距
一个名为LingxiDiagBench的新基准测试已被开发出来，用于评估大语言模型（LLMs）在中文精神科咨询和诊断方面的能力。该基准测试包含一个包含16,000个合成对话的数据集LingxiDiag-16K，旨在模拟12个ICD-10类别下的真实临床分布。实验表明，虽然大语言模型在区分抑郁症和焦虑症等二元分类任务上表现良好，但在共病识别和12路鉴别诊断等更复杂的任务上，其准确性会显著下降。研究还发现，动态多轮咨询的效果可能不如静态评…