arXiv · cs.AI· Hui Zhang, Yujia Zeng, Yuhao Xin·· 5 小时前
Med-TrustRouter通过实例级路由提升临床推理的外部知识使用鲁棒性
Learning When to Trust Medical Knowledge: Regression-Safe Routing for Clinical Reasoning
arXiv:2610.19663v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Hui Zhang, Yujia Zeng, Yuhao Xin
研究任务与主要进展
基于论文摘要，作者提出Med-TrustRouter，在冻结基础求解器的情况下，根据无泄漏运行时信号按实例决定是否使用外部医疗知识，仅当另一动作被确信更优时才改变答案。该方法在七个医疗推理设置中取得78.9%的宏平均准确率和69.2%的最差情况准确率，并在不同求解器和证据评判器之间表现出迁移性。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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