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论文提出 ContractRL，一种受契约约束的顺序修复协议，将验证器引导的 JSON 修复建模为有界决策过程，并在工具调用中采用屏蔽式组相对策略优化（shielded group-relative policy optimization）。该方法在语义成功率上达到 0.9362，同时生成的 token 数量远低于 Patch-SFT 和全量重生成等基线方法。
本文介绍了SkinAgent AI，一个用于非诊断性护肤支持的多模态智能体框架，该框架结合了视觉分析与使用大型语言模型的安全、可审计的编排。
本研究提出一个选择性延迟框架，用于预测痴呆相关案例碰撞严重性的AI系统，强调可审计性、校准不确定性和人工审查，以改善公共部门决策支持。
ai·rete·rag 是一款托管产品，使用 Rete 规则引擎进行可审计决策，并使用 RAG 提供解释，专为合规敏感行业设计。
本研究提出模块化深度学习增强方案，用于次日野火蔓延预测，通过注意力偏置、检索增强和双流门控提升可审计性和可信度，并在基准测试中使用性能指标进行评估。
本文介绍了一个用于评估人工智能辅助同行评审系统的以过程为中心的基准，旨在超越最终决策准确性，提高透明度和可靠性。
This paper presents ThyroidXAgent, a clinician-interactive agentic AI system that coordinates specialized diagnostic tools for thyroid ultrasound, storing outputs as auditable evidence records. Developed on a large multicentre dataset, it achieves strong results in nodule segmentation, benign-malignant classification, and report generation.
提出了Causal-Audit框架，该框架通过目标感知因果图构建和路径级证据聚合，实现大语言模型中显式且可审计的因果推理，在多个基准测试上优于现有方法。
FirstResearch 引入了一个结构化框架，用于LLM科学发现代理，该框架生成一份研究问题证书，包含原始定义、假设、机制、可证伪假设和失败更新规则，使得所提出的研究问题在执行前可被审查。使用LLM评估者的初步评估表明，以证书为中心的方法在可审计性和得分方面优于基线系统。