Entrenamiento previo sólido de modelos médicos de visión y lenguaje con reconstrucción enmascarada multimodal invariante de dominio

Resumen: Los modelos médicos de visión y lenguaje muestran un gran potencial para el razonamiento conjunto sobre imágenes médicas y textos clínicos, pero su rendimiento a menudo se degrada ante el cambio de dominio causado por variaciones en los dispositivos de imágenes, los protocolos de adquisición y los estilos de presentación de informes.

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Inferencia neurosimbólica guiada por ontología: fundamentación de modelos de lenguaje con conocimiento del dominio matemático

Resumen: Los modelos de lenguaje exhiben limitaciones fundamentales (alucinaciones, fragilidad y falta de fundamento formal) que son particularmente problemáticas en campos especializados de alto riesgo que requieren un razonamiento verificable. Investigo si las ontologías de dominio formal pueden mejorar la confiabilidad del modelo de lenguaje a través de la generación de recuperación aumentada.

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IRPAPERS: un punto de referencia de documentos visuales para la recuperación científica y la respuesta a preguntas

Resumen: Los sistemas de inteligencia artificial han logrado un éxito notable en el procesamiento de texto y datos relacionales, pero el procesamiento de documentos visuales sigue estando relativamente poco explorado.

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