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Yuqiao Meng
Yuqiao Meng
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基于模式的LLM提取患者数据用于数字孪生
研究人员开发了SG-LLM，一种从电子健康记录中提取患者数据以创建数字孪生的新方法。该方法使用模式约束和用于修复的验证循环来约束LLM提取，提高了生成的FHIR包的准确性和有效性。对临床效用的实验表明，在SG-LLM生成的数据上训练的分类器与在专家策划的数据上训练的分类器表现相当，表明其在实际医疗保健应用中的有效性。
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新框架使用因果LLM模拟电信网络故障
研究人员开发了一个名为“对抗性网络想象”的新框架，以主动识别和模拟电信网络中潜在的故障。该系统利用因果大型语言模型（LLM）生成真实的故障场景，然后在网络的数字孪生中进行测试。目标是通过在实际中断发生之前评估缓解策略，将网络管理从被动方法转变为专注于预期韧性的方法。
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新论文详细介绍了LLM在网络威胁情报中的漏洞
一篇新的研究论文探讨了大型语言模型（LLM）应用于网络威胁情报（CTI）时的漏洞。该研究在CTI工作流程中识别出LLM的三个特定认知缺陷：元数据产生的虚假关联、冲突来源产生的矛盾知识以及对新威胁的泛化能力有限。研究人员开发了一个“人在回路”框架来标记这些缺陷，并证明有针对性的防御措施可以显著降低错误率，为构建更具韧性的CTI代理提供了途径。