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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。
DiagEvo通过层级错误原因记忆和双重置信度过滤，从内部失败历史中推导训练方向，从而改善语言模型的自进化，其性能优于依赖外部资源的基线方法。