该研究将基于图像的诊断拆解为图尔曼论证模型的组成部分，包括主张、依据、保证、限定词、反驳和支持。针对视网膜诊断中的机器学习生成主张，系统通过图像生物标志物提取模型提供依据，医学知识代理MedGemma分析连接依据与主张的保证，结合整体定量评估确定限定词，并利用MedSigLip计算图像相似度构建反驳，从而为专家提供结构化、可解释的诊断评估。
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该方法结合机器学习与医学知识，实现了诊断过程的透明化和解释能力增强，使专家能更全面和批判性地评估自动化诊断结果，提高了临床决策的可靠性。
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本文研究了仅格式不同的提示包装对大语言模型得分的影响，提出了格式敏感指数（FSI）和可解析性敏感指数（PSI）两个指标。通过分析14万条跨7个问答任务、5类提示包装及4个不同规模模型的生成结果，发现模型间FSI平均值相差超过30倍，且主要由合规性失败解释。同时，解析性是准确率的重要预测因素。作者强调，在基准测试中若不考虑提示包装的变异和合规性，准确率报告容易产生统计学上的脆弱性，并给出了相关应用的实用建议。
本文研究了大型语言模型智能体间信息传递时消息格式的重要性。通过设立多跳中继测试平台，比较五种消息格式（自由自然语言、精确定向自然语言、JSON、三元组、键值对）在六跳传递中的表现，结果显示消息格式效应依赖中继层级。强能力中继基本无损失，格式间差异微小；弱能力中继下格式差异显著，固定键JSON表现出更强的抗漂移能力。错误信息一旦产生，会高度保留至最终跳。结论是结构化消息提供了一种忠实且定位错误的通道，但不是纠错编码，格式选择应以链中最弱的环节为准。
本文介绍了Bilibili开发的一系列开源小型语言模型Index-1.9B。该系列包括四个模型：Index-1.9B-Base，拥有19亿非嵌入参数，预训练数据量为2.8万亿中英文标记；Index-1.9B-Pure，过滤所有指导性数据的版本；Index-1.9B-Chat，通过有监督微调和直接偏好优化对基础模型进行对齐；以及结合检索增强生成以支持少样本角色扮演定制的Index-1.9B-Character。模型采用Warmup-Stable-Decay学习率调度和Norm-Head输出层，实现训练稳定。Index-1.9B-Base在涵盖考试、推理、数学和代码的标准基准测试中得分64.92，表现优于体积大数倍的开源模型。报告还研究了模型深度、学习率大小及调度、数据质量和指导数据预训练的影响，以及训练过程中的性能异常提升。所有模型和评估代码均已在GitHub开源。