Med-TrustRouter论文提出临床推理知识使用实例级路由

Hui Zhang、Yujia Zeng、Yuhao Xin等作者在arXiv发布论文，提出Med-TrustRouter：在保持基础求解器冻结的情况下，由轻量控制器根据无泄漏的运行时信号按实例决定是否调用外部医疗知识，仅当另一动作被确信更优时才改变答案。 作者还构建了一个医疗知识投毒基准，覆盖检索证据和推理链，包含七类攻击族，由三个评判者以"隐蔽但错误"投票过滤，并配有成对干净试题以区分投毒影响与题目难度。基于论文摘要，该方法在七个医疗推理设置中取得78.9%宏平均准确率和69.2%最差情况准确率，宏平均与最强对手持平，同时明显抬高最差情况下限，并在不同求解器和证据评判器之间表现出迁移性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。