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一种新颖的决策感知机器学习框架在塞拉利昂全国部署用于分配基本药物，实现了19%的消耗量增长，覆盖了200万妇女及五岁以下儿童。
介绍了CICL，一种决策感知上下文层，通过将上下文视为决策时刻的干预，使用反事实启发式评分和类型化记忆卡（受令牌预算限制），为工具使用的LLM代理选择和压缩证据。在SWE-bench和RepoBench上的实验显示，在检索准确性和行动关键性方面取得了实际提升。