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新方法增强AI模型的分布外检测能力
两篇新研究论文提出了用于检测机器学习模型中分布外（OOD）数据的新颖方法。第一篇论文《利用局部平坦性实现高效的分布外检测》介绍了Fold和AutoFold，它们利用Hessian曲率更有效、更高效地区分分布内和分布外数据。第二篇论文《MaRS：通过马氏残差评分实现鲁棒的分布外检测》提出了MaRS，一种在潜在特征空间中使用重构残差上的马氏距离来改进OOD检测的方法，特别适用于医学成像。
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大型多模态模型在医学影像PHI检测方面表现不一
研究人员评估了GPT-4o和Gemini 2.5 Flash等大型多模态模型（LMMs）在医学影像中检测受保护健康信息（PHI）的能力。与传统OCR方法相比，LMMs在文本识别方面有所提高（词错误率降低），但这并不总是能转化为更高的整体PHI检测准确率。研究发现，LMMs在复杂印记模式上的效果最好，并为在医疗保健环境中选择和部署这些模型提供了建议。