arXiv · cs.AI · Rafal Kocielnik, J. Everett Knudsen, Steven Y. Cen, Jasmine Lin, Cherine H. Yang, Atharva Deo, Ujjwal Pasupulety, Peter Wager, Anima Anandkumar, Andrew J. Hung · 10 小时前模型评分35
多实例大语言模型（LLM，Large Language Model）框架用于评估外科反馈质量
A Multi-Instance LLM Framework for Rating the Quality of Surgical Feedback
导读
研究提出一个两阶段大语言模型（LLM，Large Language Model）框架，通过多实例提示反复独立采样候选标准并整合、注入外科领域知识，自动发现鼓励、紧迫性、清晰度等可解释的反馈质量评分标准，再用LLM-as-a-judge自动打分。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：医疗与生命科学
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We introduce a two-stage LLM-based framework that discovers interpretable feedback quality criteria grounded in the context of surgical training.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org