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本文提出了一种面向ITSM工单数据的社会技术AI流水线，结合基于LLM的模式归一化与聚类，生成面向高管的决策支持工件。利益相关者评估显示，在可解释性、可操作性、信任度及使用可能性方面均获得高分。
这篇arXiv论文对八种开源小语言模型在不同微调策略下进行了基准测试，用于急诊科决策支持，发现LoRA微调的小语言模型在分诊和转诊任务上可以超越商业基线模型，同时保持本地可部署性。
TumorBoard 是一个用于纵向神经肿瘤学的多智能体决策支持系统，它利用共享的纵向病例状态和可审计的声明-证据账本。在包含360个病例的基准测试中，它优于基线模型，并且安全治理机制减少了有害推荐。
本文介绍了AWARE-FX，一个可审计的AI/NLP决策支持系统，可从年度报告中提取并对企业外汇套期保值披露进行评分，并在24,909个香港公司年度样本上进行了FinBERT、ModernBERT和Qwen3-8B的对比评估。
本文提出将计划任务与执行动作之间的桥梁构建为拟线性费雪市场，实现分数信用分配。引入了守恒与垃圾过滤工具，并通过熵正则化扩展模型以处理噪声，将其与最优传输统一。
HantaWatch 是一个用于汉坦病毒基因组监测的联邦学习框架，能够在不共享原始数据的情况下协作训练基于序列的模型，集成了k-mer特征提取和自适应优化，以支持风险筛查和专家优先排序。
本文介绍了FST.ai 2.5，这是一个面向奥运会和残奥会跆拳道的可解释且不确定性感知的人工智能框架，整合了运动员数字孪生、比赛分析和联合会级决策支持。
本文提出了一种用于航路空中交通管制的无冲突路径规划算法，该算法设计为对人类操作员可解释且计算高效。该算法集成了三种冲突检测方法，实现了快速计算，并在一个实际扇区上进行了演示。
本文介绍了COOPA，一种面向运筹学问题的模块化LLM智能体架构，它结合了基于迭代置信度的建模、元素级溯源和多求解器路由。在八个LLM主干网络和四个基线的评估中，COOPA在六个主干网络上取得了最佳的宏平均准确率，并在最强基线的基础上提升了最多6.7个百分点。
本文提出了一个针对AI代理的战略决策支持框架，通过构建一个优化问题来最小化支持使用量，同时控制遗漏支持错误。作者开发了一种在线算法和校准方法，并在信息收集、人机协作和工具使用等多个场景中展示了其有效性。
本文提出了一种决策支持框架，用于优化权益证明区块链中的验证者选择，通过多目标优化和交互式偏好学习，平衡投资组合的质量与分散化。
本文提出了一种适用于非契约服务环境的滚动窗口客户流失预测框架，利用30天的行为窗口实现持续风险评估。基于真实数据的评估显示，基于特征的模型达到了87.6%的准确率和0.94的ROC-AUC，而基于序列的模型召回率高达96.1%。
本文提出了VDSS，一种用于呼吸机决策支持的人机协同多智能体框架，它利用上下文Bandit偏好学习来适应特定临床医生的调校风格。回顾性ICU轨迹重放表明，推荐的可接受性提高，交互轮次减少。
RealICU是一个事后标注的基准测试，用于评估ICU场景中的大型语言模型（LLM），涵盖四个由医生驱动的任务。实验表明，现有LLM在回忆-安全权衡和锚定偏差方面存在困难，而一种新的结构化记忆代理改善了推理能力，但未能完全消除安全故障。
Cryzo 是一款 AI CEO Agent，旨在通过单一聊天界面管理业务运营。它连接 CRM、广告平台和办公工具，提供可操作的洞察并自动执行任务。
本文介绍了 DiagnosticIQ，一个用于评估大语言模型将工业符号维护规则转化为可执行步骤能力的基准测试。研究指出，虽然前沿模型在标准任务上表现良好，但在结构扰动下会表现出脆弱性和模式匹配行为。
介绍 ChatGPT Work 如何将内外部财务信号整合成 CFO 指挥中心，自动生成决策备忘录和 Excel 模型，帮助 CFO 主动塑造业务成果。
Council of High Intelligence 是一个开源工具，它编排来自多个 LLM 提供商的 18 个 AI 角色，对艰难决策进行审议，通过单一命令提供结构化的分歧和多视角分析。