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本文探讨了人为干预在多智能体医疗系统中的故障点如何影响诊断准确性，正确干预可提高准确性，错误干预则会导致性能下降。
本文提出了一个语言模型修辞错位的框架，其中呈现方式可能在人类决策中引发有害的认知偏差，并通过临床场景的实验进行了验证。
本文为血液肿瘤学中的临床推理开发了一个代理式评估框架，发现大语言模型的主要失败原因在于系统性的信息寻求缺陷，而非知识不足，其错误模式类似于新手临床医生的认知偏差。
本文指出了在策略分类中假设理性主体的局限性，并提出了前景引导策略框架（Pro-SF），该框架融合了前景理论中的认知偏差，以建模行为真实的策略操控。