Safe to Stop? Risk-Constrained Stopping for Sequential Clinical Diagnosis Agents
研究通过Cros方法解决临床诊断代理自主停止可靠性问题，结合状态错误排序、策略设计和选择性诊断误差测试，提高诊断准确性与效率。
0 citationsRead paper
Selected work
Representative Papers
Which Medical Questions Deserve Rationales? Perturbation-Sensitive Selection for Robust QA
研究针对医疗问答数据集中的高质量解释稀缺问题，提出了一种基于鲁棒性的样本优先级排序方法RMS-RSP来选择哪些已标记的问题应接受解释监督，以提高语义一致性和鲁棒准确性。
0 citationsRead paper
AIA$^{2}$: Attribute-Agnostic Imbalance Augmentation for Subgroup Robustness
本文提出AIA²框架，通过自动发现不平衡并使用大语言模型增强数据，解决属性导致的子群不平衡问题，提高模型鲁棒性。
0 citationsRead paper
HoopMind: A Real-Time Neural Game-Tree System for Opponent-Aware Possession Planning
通过融合五个公开数据源，利用ShotNet评估投篮价值，并采用深度限制的期望最大化搜索解决进攻决策树，实现针对对手的实时篮球比赛规划。
0 citationsRead paper
Pseudodeterminism and MA != NP^BPP in Communication Complexity
本文通过改进和简化证明方法，解决了部分布尔函数在零错误随机通信复杂度与伪确定性通信复杂度之间的指数分离问题，并推广该技术以区分MA与NP^BPP的通信复杂度类似物。
0 citationsRead paper
Recent publications
Latest Papers
Safe to Stop? Risk-Constrained Stopping for Sequential Clinical Diagnosis Agents
研究通过Cros方法解决临床诊断代理自主停止可靠性问题，结合状态错误排序、策略设计和选择性诊断误差测试，提高诊断准确性与效率。
0 citationsRead paper
Which Medical Questions Deserve Rationales? Perturbation-Sensitive Selection for Robust QA
研究针对医疗问答数据集中的高质量解释稀缺问题，提出了一种基于鲁棒性的样本优先级排序方法RMS-RSP来选择哪些已标记的问题应接受解释监督，以提高语义一致性和鲁棒准确性。
0 citationsRead paper
AIA$^{2}$: Attribute-Agnostic Imbalance Augmentation for Subgroup Robustness
本文提出AIA²框架，通过自动发现不平衡并使用大语言模型增强数据，解决属性导致的子群不平衡问题，提高模型鲁棒性。
0 citationsRead paper
HoopMind: A Real-Time Neural Game-Tree System for Opponent-Aware Possession Planning
通过融合五个公开数据源，利用ShotNet评估投篮价值，并采用深度限制的期望最大化搜索解决进攻决策树，实现针对对手的实时篮球比赛规划。
0 citationsRead paper
Pseudodeterminism and MA != NP^BPP in Communication Complexity
本文通过改进和简化证明方法，解决了部分布尔函数在零错误随机通信复杂度与伪确定性通信复杂度之间的指数分离问题，并推广该技术以区分MA与NP^BPP的通信复杂度类似物。
0 citationsRead paper