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Suparno Roy Chowdhury
Suparno Roy Chowdhury
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新的CIPHER基准测试AI在隐私加固记录上的推理能力
研究人员推出CIPHER，一个旨在评估在隐私加固数据上执行跨记录推理的系统的基准。该基准包含跨越消费者金融、临床和执法领域的专家验证问题，并附带可执行的SQL监督。对检索、提示和混合符号-神经网络方法等各种系统类型的评估显示，即使有支持证据，记录选择和谓词解释方面也存在重大缺陷。研究还指出，隐私转换效果各异，有时会阻碍必要证据的获取，有时则会减少不相关信息。
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SCOPE框架提升LLM在临床试验数据分析中的推理能力
研究人员开发了SCOPE，一个新颖的多LLM框架，旨在提高在临床试验数据上的推理能力。该方法通过在生成答案之前明确构建规划过程，解决了当前LLM中“糟糕的推理”问题。SCOPE将任务分解为行选择、结构化规划和执行，使得源字段、规则和约束更加清晰。评估表明，SCOPE提高了复杂推理问题的准确性，并与其他方法相比提供了更好的准确性-效率权衡。