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

2604.10389 2026-06-12 cs.CL 版本更新

BLUEmed: Retrieval-Augmented Multi-Agent Debate for Clinical Error Detection

BLUEmed: 基于检索增强的多智能体辩论用于临床错误检测

Saukun Thika You, Nguyen Anh Khoa Tran, Wesley K. Marizane, Hanshu Rao, Qiunan Zhang, Xiaolei Huang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）

AI总结提出BLUEmed框架，结合混合检索增强生成与多智能体辩论，通过分解临床笔记、检索证据、专家辩论及安全层过滤，在术语替换错误检测中达到最优性能。

Comments Accepted to the IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI) 2026

2602.07294 2026-06-12 cs.CE cs.AI 版本更新

Fin-RATE: A Real-world Financial Analytics and Tracking Evaluation Benchmark for LLMs on SEC Filings

Fin-RATE：面向SEC文件的金融分析与追踪评估基准

Yidong Jiang, Junrong Chen, Eftychia Makri, Jialin Chen, Peiwen Li, Ali Maatouk, Leandros Tassiulas, Eliot Brenner, Bing Xiang, Rex Ying

机构 * Tongji University（同济大学）； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）； Yale University（耶鲁大学）； Goldman Sachs（高盛集团）

AI总结针对LLM在金融领域分析复杂监管文件的需求，提出基于SEC文件的Fin-RATE基准，通过三种任务路径评估模型，发现跨文档和跨时间分析时性能显著下降。

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

2509.04682 2026-06-12 cs.SD cs.AI cs.CV cs.IR cs.LG eess.AS 版本更新

GetNetUPAM: Ecologically Informed Nested Cross-Validation and Noise-Robust Attention for Marine Bioacoustic Monitoring

GetNetUPAM：生态信息嵌套交叉验证与噪声鲁棒注意力用于海洋生物声学监测

Nicholas R. Rasmussen, Rodrigue Rizk, Longwei Wang, KC Santosh

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）

AI总结提出GetNetUPAM框架，通过分层嵌套交叉验证保持生态异质性，并集成CBAM空间注意力的ARPA-N网络，在高噪声低信噪比条件下实现鲁棒泛化，在零训练区域将误报率降低约10倍。

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