University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

Investigating Tool-Memory Conflicts in Tool-Augmented LLMs

探究工具增强大语言模型中的工具-记忆冲突

Jiali Cheng, Rui Pan, Hadi Amiri

机构 * University of Massachusetts Lowell（马萨诸塞大学洛约拉分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文提出工具-记忆冲突的概念，发现现有LLMs在STEM任务中存在该问题，并评估了现有解决方法的不足。

Comments R2-FM Workshop @ ICML 2025

Social Determinants of Health Prediction for ICD-9 Code with Reasoning Models

基于推理模型的ICD-9代码社会决定因素预测

Sharim Khan, Paul Landes, Adam Cross, Jimeng Sun

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； University of Illinois Chicago Peoria（伊利诺伊大学芝加哥分校皮奥里亚分校） 纠错

AI总结 本文提出利用推理模型和传统大语言模型，在MIMIC-III数据集上对医院入院的多标签社会决定因素ICD-9代码进行分类，实现了89%的F1分数，并发现139次入院中缺失的SDoH代码。

Comments Published as part of Machine Learning for Health (ML4H) 2025 Findings Track