Harvard University（哈佛大学）

Why Chain of Thought Fails in Clinical Text Understanding

为什么链式思维在临床文本理解中失效

Jiageng Wu, Kevin Xie, Bowen Gu, Nils Krüger, Kueiyu Joshua Lin, Jie Yang

机构 * Harvard Medical School（哈佛医学院） ； MIT（麻省理工学院） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT与哈佛大学Broad研究所） 纠错

AI总结 本研究发现链式思维在临床文本理解中导致性能下降，揭示了其在临床任务中可靠性与可解释性的矛盾。

Training Task Reasoning LLM Agents for Multi-turn Task Planning via Single-turn Reinforcement Learning

通过单次强化学习训练多轮任务规划的LLM代理

Hanjiang Hu, Changliu Liu, Na Li, Yebin Wang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL)（三菱电机研究实验室（MERL）） 纠错

AI总结 本文通过单次强化学习训练LLM代理进行多轮任务规划，利用GRPO实现高效策略优化，实验显示其在复杂任务规划中的表现优于大参数基线模型。

Comments Accepted by IEEE Control Systems Letters (L-CSS)

Future You: Designing and Evaluating Multimodal AI-generated Digital Twins for Strengthening Future Self-Continuity

未来你：设计和评估多模态AI生成的数字双胞胎以加强未来自我连续性

Constanze Albrecht, Chayapatr Archiwaranguprok, Rachel Poonsiriwong, Awu Chen, Peggy Yin, Monchai Lertsutthiwong, Kavin Winson, Hal Hershfield, Pattie Maes, Pat Pataranutaporn

机构 * MIT Media Lab（MIT媒体实验室） ； Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； KASIKORN Labs（KASIKORN实验室） 纠错

AI总结 本研究通过多模态AI生成的未来自我探索其对自我连续性、情绪和动机的影响，发现avatar效果最佳，但各模态无显著差异，互动质量是关键因素。