RAG / 检索增强生成

Democratizing LLM Efficiency: From Hyperscale Optimizations to Universal Deployability

让大语言模型效率普及：从超大规模优化到通用部署

Hen-Hsen Huang

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出通过改进LLM的效率方法，使其在有限资源和专业知识下仍能有效运作，以实现更广泛的部署和公平性。

Comments 8 pages, accepted as a Blue Sky Talk in AAAI 2026

KRAL: Knowledge and Reasoning Augmented Learning for LLM-assisted Clinical Antimicrobial Therapy

KRAL: 用于LLM辅助临床抗菌治疗的知识与推理增强学习

Zhe Li, Yehan Qiu, Yujie Chen, Xiang Zhou

机构 * Information Center, State Key Laboratory of Complex Severe and Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital（信息中心、复杂严重罕见疾病国家重点实验室、北京友谊医院） ； Department of Critical Care Medicine, State Key Laboratory of Complex Severe and Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Peking Union Medical College and Chinese Academy of Medical Sciences（重症医学科、复杂严重罕见疾病国家重点实验室、北京友谊医院、北京友谊医院和中国医学科学院） ； Medical Intensive Care Unit, State Key Laboratory of Complex Severe and Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Peking Union Medical College and Chinese Academy of Medical Sciences（医疗重症病房、复杂严重罕见疾病国家重点实验室、北京友谊医院、北京友谊医院和中国医学科学院） 纠错

专题命中 RAG评测 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 KRAL通过知识与推理增强学习提升LLM在临床抗菌治疗中的诊断能力，以低成本高效方式优化医疗决策支持。