arXiv · cs.AI· Wenqi Li, Mindi Ruan, Chuanbo Hu, Shuo Wang, Xin Li·· 2 天前
确定性证据层用于家庭自然视频的视觉语言自闭症筛查
A Deterministic Evidence Layer for Vision-Language Autism Screening from Naturalistic Home Video
arXiv:2610.09217v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Wenqi Li, Mindi Ruan, Chuanbo Hu, Shuo Wang, Xin Li
首次提交：2026-10-07 07:25
研究任务与主要进展
作者提出一种面向自然家庭视频自闭症筛查的确定性证据层：冻结视觉语言模型生成带时间戳、术语标签和反证的事件表，再由文本阶段校准证据置信度并计算风险类别。基于论文摘要，在43段学龄前儿童家庭自由玩耍视频上进行三次运行，流程AUC为0.851±0.012，准确率为86.0%，F1为71.8；每次运行均正确标注74.4%的片段，高于零样本基线的60.5%。
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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