arXiv · cs.AI· Yexiao He, Yucheng Tang, Pengfei Guo, Yufan He, Andriy Myronenko, Can Zhao, Ang Li, Daguang Xu, Dong Yang·· 2 天前
冻结大模型通过部署经验学习：面向多模态医疗AI的模型无关框架
Frozen Models, Evolving Expertise: Model-Agnostic Learning from Deployment Experience for Multimodal Medical AI
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作者：Yexiao He, Yucheng Tang, Pengfei Guo, Yufan He, Andriy Myronenko, Can Zhao, Ang Li, Daguang Xu, Dong Yang
首次提交：2026-10-07 05:41
研究任务与主要进展
作者提出一个模型无关框架，使冻结的语言模型和视觉语言模型通过Skill、Knowledge Memory与Multimodal Knowledge Base从部署经验中学习。框架在覆盖临床诊断、临床流程、医学推理及医学和非医学视觉推理的六个基准、四个开源权重和闭源模型上进行了评估；基于论文摘要，医疗任务相对基线最高提升34.2%，并能泛化到未见案例、迁移至其他模型及非医学领域。
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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