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本文介绍了LearnActCoder，一个角色感知错误记忆框架，通过将错误转化为结构化教训来适应临床编码代理，在不更新模型权重的情况下提高CPT编码性能。
SwitchSD 是一种用于 LLM 推测解码的自适应框架，利用内在模型信号在神经草稿与基于上下文的复制之间动态切换，与 EAGLE3 等基线相比，吞吐量最高可提升 15%。