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本文提出CLEAR，一种用于跨源证据裁决的代理框架，旨在通过处理来自多个知识源的冲突来提升医学领域大语言模型的性能。该框架在多个基准测试中表现出竞争力，在直接推理或检索能力较弱的场景中取得了显著提升。
PathoSage 提出了一个三阶段框架，用于病理学多模态推理，该框架将知识检索、证据收集和证据裁决分开，以减少幻觉并处理冲突证据，并包含一个无需训练的 Beta-Bernoulli 经验系统，用于建模工具可靠性。