prompt-adaptation

本文提出了一种以Token为中心的双视角学习框架，在冻结的视觉Transformer中统一了基于提示的适配和跨视角融合，以改善基于乳腺X线图像的乳腺癌分类，在VinDr-Mammo和CMMD数据集上取得了一致的性能提升。

LLM-as-a-Tutor提出了一种框架，通过成对比较和添加约束动态调整提示难度，将LLM的角色从评判者扩展为导师，从而提升强化学习中的指令跟随性能。