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AgoraSim 是一种混合智能体建模框架，结合了 LLM 智能体与经典 ABM，用于社会反应分析。它支持多模态输入和结构化决策输出，适用于面向场景的模拟。
本文提出了一种面向低资源阿尔及利亚方言社交媒体内容的端到端混合谣言检测框架，通过结合Transformer嵌入和经典分类器，达到了0.84的F1分数。
来自南安普顿大学和曼彻斯特大学的研究人员提出了一种面向大语言模型的混合对抗防御框架，该框架将基于熵、基于不确定性和基于几何的模型相结合，旨在同时应对自然语言理解任务中的幻觉问题和对抗性攻击漏洞，最终实现了高达 64.92% 的对抗鲁棒性提升和 62.27% 的攻击成功率降低。
本文提出了一种混合框架，将结构化临床数据与LLM生成的叙述相结合，用于冠状动脉疾病预测，在变量提取方面实现了高保真度，并比较了机器学习模型与基于LLM的零样本和少样本分类。