arXiv · cs.AI· Rui Hua, Yu Wei, Ziri Jin, Zhuo Sun, Kai Chang, Jianan Xia, Zixin Shu, Xiaodong Li, Dongmei Jia, Fei Dong, Runshun Zhang, Jian Yu, Hao Xu, Haibin Yu, Jiansheng Li, Baoyan Liu, Wenjia Wang, Xuezhong Zhou·· 11 小时前
Lingdan-V2：面向中医临床推理的大语言模型
Lingdan-V2: Large language models for clinically grounded reasoning in traditional Chinese medicine
arXiv:2610.14705v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Rui Hua, Yu Wei, Ziri Jin, Zhuo Sun, Kai Chang, Jianan Xia, Zixin Shu, Xiaodong Li, Dongmei Jia, Fei Dong, Runshun Zhang, Jian Yu, Hao Xu, Haibin Yu, Jiansheng Li, Baoyan Liu, Wenjia Wang, Xuezhong Zhou
研究任务与主要进展
研究团队提出Lingdan-V2中医大语言模型系列，包含40亿、80亿和140亿参数版本，采用中医与临床记录持续预训练、互补推理监督及处方中心强化学习，直接优化处方决策。摘要报告显示，140亿参数模型在公开基准上的处方生成F1为37.0，高于6710亿参数DeepSeek-R1的32.3；在包含4358例脾胃病处方的私有回顾性数据上，模型处方级F1为52.8，并改善了剂量一致性。
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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