Condiciones de representación de Hume para el juicio causal: lo que la formalización bayesiana abstrajo

Resumen: La explicación de Hume sobre el juicio causal presupone tres condiciones de representación: base experiencial (las ideas deben derivar en impresiones), recuperación estructurada (la asociación debe operar a través de redes organizadas que exceden la conexión por pares) y transferencia de vivacidad (la inferencia debe producir una convicción sentida, no simplemente una probabilidad actual

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VERT: Jueces LLM confiables para la evaluación de informes de radiología

Resumen: La literatura actual sobre evaluación de informes radiológicos se ha centrado principalmente en diseñar métricas basadas en LLM y ajustar pequeños modelos para radiografías de tórax. Sin embargo, aún no está claro si estos enfoques son sólidos cuando se aplican a informes de otras modalidades y anatomías.

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