研究对比了四种多模态大型语言模型与放射科医生在乳腺密度评估、BI-RADS评估、活检候选确定及恶性概率估计上的表现，发现放射科医生在分类任务上更优，但某些模型在连续恶性概率估计中接近人类水平。
针对多路径推荐系统中的责任审计难题，提出FunnelAudit框架，通过指定问责合同、评估控制配置并确定关键控制点来解决。
为解决图像恢复中测量约束导致的源-清洁端点耦合破坏问题，提出ReBridge-Flow方法，通过重新耦合后验桥并引入后验桥缺陷来改进局部桥兼容性和恢复图像的一致性。
本文提出HiLRP方法，通过分解注意力和分辨率降低操作为四种类型，统一解释不同架构的Vision Transformer，解决了现有归因方法在多样性ViT上的不适用问题。
本文针对人类中心智能与基础模型整合不足的问题，提出了一种全谱系的人类情境分类法，并系统地回顾了相关方法、数据集和评估指标。
研究对比了四种多模态大型语言模型与放射科医生在乳腺密度评估、BI-RADS评估、活检候选确定及恶性概率估计上的表现，发现放射科医生在分类任务上更优，但某些模型在连续恶性概率估计中接近人类水平。
针对多路径推荐系统中的责任审计难题，提出FunnelAudit框架，通过指定问责合同、评估控制配置并确定关键控制点来解决。
为解决图像恢复中测量约束导致的源-清洁端点耦合破坏问题，提出ReBridge-Flow方法，通过重新耦合后验桥并引入后验桥缺陷来改进局部桥兼容性和恢复图像的一致性。
本文提出HiLRP方法，通过分解注意力和分辨率降低操作为四种类型，统一解释不同架构的Vision Transformer，解决了现有归因方法在多样性ViT上的不适用问题。
本文针对人类中心智能与基础模型整合不足的问题，提出了一种全谱系的人类情境分类法，并系统地回顾了相关方法、数据集和评估指标。