冻结模型借外部经验提升医疗任务表现

Yexiao He等提出并评估一种模型无关框架，使冻结的语言模型和视觉语言模型通过外部经验积累改进，而无需更新模型权重。基于论文摘要，该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、四个开源权重及闭源模型上测试，医疗任务相对基线最高提升34.2%。 框架以Skill指导推理与工具调用，用Knowledge Memory保存经既往案例或可信外部证据支持的事实，并通过多模态知识库检索视觉示例、关联当前图像。作者称，该方法可泛化至未见案例，并迁移到其他模型及非医学领域；目前证据仅来自论文摘要。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。