主要来源arXiv: DeepSeek
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GraphRareBench：基于图谱证据的罕见病表型驱动诊断基准
GraphRareBench是一个保留来源的基准，包含2,365个本体派生案例和18,093对目标-混淆对。在237个案例的基因组分测试集上，监督排序器MRR范围为0.640-0.740，目标-混淆准确率为0.898-0.916。基于Agents-A1和DeepSeek-V4-Flash的智能体MRR分别为0.746和0.718，但证据覆盖率差异达0.561。22.1%到43.7%的成功案例中仍存在硬混淆者排名高于目标。该基准可用于评估模型在完全集检索和硬混淆区分上的表现。
当前结论
想测AI罕见病诊断能力？GraphRareBench用2365个案例和18093对混淆，专门检测模型能不能分清真病和假病。
2 个信源37° AI 热度最后更新 2026/7/27 07:58:29
证据链
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