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University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

2026-08-24 至 2026-08-24 共收录 2 篇

2608.20369 2026-08-24 cs.CL cs.AI 新提交

ASTAR: Automated induction of STAndardized radiology Reporting templates from large-scale clinical free-text corpora

ASTAR：从大规模临床自由文本语料库自动生成标准化放射学报告模板

Xinfeng Zhang, Mingxuan Liu, Yifei Chen, Juncheng Zhu, Kasidit Anmahapong, Yiming Huang, Yuan Zhang, Hongjia Yang, Yi Liao, Gang Ning, Haibo Qu, Qiyuan Tian

机构 * Tsinghua University（清华大学）； Sichuan University（四川大学）； University of California San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校）； Southeast University（东南大学）

AI总结该研究针对放射学报告模板构建的人工瓶颈，提出基于LLM的ASTAR框架，从大规模临床自由文本语料库自动生成标准化模板，实验显示其性能优于专家构建的模板，大幅缩短模板开发时间。

Comments Accepted by MICCAI

2606.09052 2026-08-24 cs.LG cs.AI cs.CL cs.GT stat.ML 版本更新

INFUSER: Influence-Guided Self-Evolution Improves Reasoning

INFUSER: 影响力引导的自我进化提升推理能力

Siyu Chen, Miao Lu, Beining Wu, Heejune Sheen, Fengzhuo Zhang, Shuangning Li, Zhiyuan Li, Jose Blanchet, Tianhao Wang, Zhuoran Yang

机构 * Yale University（耶鲁大学）； Stanford University（斯坦福大学）； University of Chicago（芝加哥大学）； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所）； University of California, San Diego（圣地亚哥大学）

AI总结提出INFUSER框架，通过生成器与求解器的协同进化，利用影响力分数和DuGRPO优化，从文档池中自适应生成训练数据，显著提升模型推理性能。

Comments 67 pages, 17 figures