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renal cell carcinoma
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新的SAGE框架为病理学中的AI提供语义解释
研究人员开发了SAGE，一个新颖的训练后框架，旨在为计算病理学中使用的基于注意力的多实例学习（ABMIL）模型提供语义、语言基础的解释。与仅提供局部注意力图的现有方法不同，SAGE通过将图像块与组织学概念词典进行评分，并根据模型学习到的注意力聚合这些分数，从而提取全局解释。这种方法可以量化特定概念如何与患者队列的预测风险相关联，其在七个TCGA癌症数据集上使用三个基础模型进行生存预测的应用证明了这一点。
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研究人员开发AI红队测试框架以检测大语言模型中的金融风险
研究人员开发了一个名为CoRT的新框架，用于在金融领域对大语言模型（LLMs）进行红队测试。该框架旨在通过在多轮对话中逐步隐藏风险提示来识别监管风险，而不是专注于明显有害的内容。CoRT包含生成这些多轮提示和评估其风险隐藏能力的组件，在九个测试过的大语言模型上实现了高攻击成功率。此外，还创建了一个新的基准测试集FinRisk-Bench来支持这项研究。