Tensor-Train Joint Modeling for Few-Step Discrete Diffusion
用于少步离散扩散的张量训练联合建模
机构 * KAIST（韩国科学技术院）
AI总结 研究离散扩散少步生成潜力受限问题，用张量分解进行联合分布建模，支持多种分解方式，提出迭代边际推理程序，通过微调预训练模型大幅提升少步生成效果。
高校专区
Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）
Enhancing LLMs' Clinical Reasoning with Real-World Data from a Nationwide Sepsis Registry
利用全国脓毒症登记处的真实世界数据增强大语言模型的临床推理能力
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Microsoft（微软） ； Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine（釜山大学医学院阿桑医疗中心） ； Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine（成均馆大学医学院三星医疗中心） ； Seoul National University Bundang Hospital, Seoul National University College of Medicine（首尔国立大学医学院首尔国立大学医院）
AI总结 研究旨在增强大语言模型临床推理能力，利用全国脓毒症登记处数据构建问题，通过强化学习微调模型得到C-Reason，该模型在域内测试集表现出色，推理能力能推广到不同任务和疾病，为开发通用临床推理模型提供思路。
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