University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Self-Reported Confidence of Large Language Models in Gastroenterology: Analysis of Commercial, Open-Source, and Quantized Models

大语言模型在胃肠病学中的自我报告置信度：对商业、开源和量化模型的分析

Nariman Naderi, Seyed Amir Ahmad Safavi-Naini, Thomas Savage, Zahra Atf, Peter Lewis, Girish Nadkarni, Ali Soroush

机构 * Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院） ； The Charles Bronfman Institute of Personalized Medicine, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院查尔斯·布朗夫曼个性化医学研究所） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Ontario Tech University（安大略理工大学） 纠错

AI总结 研究评估了多种大语言模型在胃肠病学板式问题上的自我报告置信度，发现高性能模型仍存在过度自信问题，凸显了LLM在医疗领域安全使用中的不确定性量化挑战。

Comments 35 pages, 5 figures, 1 table, 7 supplementary figures

Journal ref npj Gut and Liver 3, 6 (2026)

We Still Don't Understand High-Dimensional Bayesian Optimization

我们仍然不理解高维贝叶斯优化

Colin Doumont, Donney Fan, Natalie Maus, Jacob R. Gardner, Henry Moss, Geoff Pleiss

机构 * Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Lancaster University（兰卡斯特大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 研究发现简单贝叶斯线性回归在高维贝叶斯优化中表现优异，挑战传统方法假设，揭示线性模型在计算和采样上的优势。