Biomedical Reference Generation Remains Unreliable across 26 Large Language Models
研究解决了大型语言模型在生成生物医学参考文献时的可靠性问题，通过让26个模型为69段文本提供缺失引用，并评估这些引用的真实性与准确性。
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Representative Papers
Risk-Sensitive Reward Composition for Conditional GFlowNets
论文解决了如何将K个评分整合为一个奖励的问题，通过使用条件风险价值、最坏情况评分规则和模糊半径方法来构建奖励，并用单个条件GFlowNet进行训练。
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Challenges and Contributions in Quality of AI-Based Software: A Systematic Mapping Study
本文通过系统映射研究法，分析了33篇关于AI软件质量的文章，识别出六大挑战，并呼吁研究者、从业者和标准化组织合作开发全面的质量评估方法。
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Modality Contribution Score - A Per-Patient Framework for Quantifying the Relative Diagnostic Contribution of Structural MRI and Amyloid PET in Alzheimer's Disease
该研究通过引入Modality Contribution Network (MCNet) 和 Modality Contribution Score (MCS)，量化了在阿尔茨海默病诊断中结构MRI和淀粉样PET的相对贡献，解决了现有AI系统无法为每个患者提供具体模态贡献的问题。
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A multi-level preprocessing and modelling framework for spectral imaging of microplastics
本文提出一个多级预处理和建模框架，通过图像、瓦片和光谱级校正及聚类方法解决微塑料光谱成像中的数据量大、采集伪影等问题。
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本文提出一个多级预处理和建模框架，通过图像、瓦片和光谱级校正及聚类方法解决微塑料光谱成像中的数据量大、采集伪影等问题。
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