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ClinFusion: Un sistema LLM multimodal centrado en la visión para la comprensión médica holística

Se presenta ClinFusion, un MLLM centrado en la visión diseñado para la comprensión médica holística, abordando desafíos en el manejo de imágenes médicas 2D y 3D. El sistema supera a modelos líderes en múltiples benchmarks médicos y demuestra capacidades multimodales superiores a modelos propietarios. La evaluación por radiólogos confirma que produce los informes mejor clasificados y valida su métrica de evaluación basada en la región de interés.

Periodista: Hangjie Yuan, Yichen Qian, Zhiwei Tang, Xianzhe Xu, Sicheng Yang, Lirong Wu, Jinwang Wang, Pengju Wang, Zhitao Zeng, Yizeng Han, Yan Xing, Shengxuan Luo, Tao Feng, Qing Xie, Weigen Yao, Yi Yang, Zuozhu Liu, Jiasheng Tang, Shaocheng Wang, Jitao Wang, Jiahong Dong, Weihua Chen, Feng Xu, Fan Wang

CUA-Master: Escalando Agentes de Uso de Computadora a través de Mejoras Recursivas de Mundo Abierto

Se presenta CUA-Master, un marco de mejora recursiva de doble bucle para abordar las limitaciones de los agentes de uso de computadora (CUAs) en diversidad y fiabilidad de datos. El sistema utiliza un modelo de datos del mundo exterior para guiar la construcción de datos, y un mecanismo interno para propagar semillas de mundo abierto. Los experimentos demuestran que CUA-Master-27B alcanza un rendimiento competitivo en varios benchmarks, mejorando la calidad y eficiencia de la síntesis de datos.

Periodista: Xinlei Yu, Gen Li, Ji Zhao, Zhangquan Chen, Congcong Wang, Shuai Dong, Zelin Peng, Yuqi Xu, Hongrui Wu, Kaiwen Tuo, Cheng Yang, Kaituo Feng, Yifan Wu, Jiayi Zhang, Dongming Wu, Wenqi Shao, Jiaqi Wang, Xiangyu Yue