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shared decision-making
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LLM 在育儿建议和临床决策中的评估
两篇新研究论文探讨了大型语言模型 (LLM) 在敏感领域的应用和评估。第一篇论文提出了一种以人为本的方法来对 LLM 的育儿建议进行基准测试，使用多维度评分标准，并在英语和中文的 100 个场景中评估了 15 个模型。第二篇论文研究了 LLM 在儿科临床会诊中检测共同决策行为的有效性，发现监督学习模型优于零样本提示，并强调了数据泄露问题。
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新的SDM方法增强了AI模型鲁棒性评估
研究人员开发了一种名为顺序差分最大化（SDM）的新的基于梯度的攻击方法来评估模型鲁棒性。SDM通过重构对抗性示例生成的目标，解决了先前阻碍攻击性能的“高损失非对抗性示例”问题。实验表明，与现有方法相比，SDM实现了更强的攻击性能和更高的成本效益。