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官方一手arXiv: OpenAI@Uma Ranjan, Kunal Tilaganji, Aditya Koul, Anurag Mahipal, Dashpreet Singh, Hriday Rana, Manan Jain, Sidharth Gupta, Ajo Babu George, Vineeth Balasubramanian, Nagarajan Natarajan, Amit Sharma

arXiv新论文提出两阶段框架，针对医疗假设验证的选择题场景，仅在模型不确定时进行本体论接地，管理覆盖率与准确率的权衡。实验显示，弃权并非随机，而是反映真实不确定性，弃权预测的置信度较低。在GPT-5.5和DeepSeek-R1两个前沿模型上，该框架将问题级准确率从82.9%提升至92.5%，提升9.6个百分点；假设级准确率从92.0%提升至96.2%，提升4.2个百分点。在MedReason和MedQA基准上的实验表明，弃权可作为选择性推理精修的控制信号，无需显式构建知识图谱即可达到图谱级性能。

论文 GPT-5.5 DeepSeek-R1 MedQA

推荐理由：这篇论文教你怎么用弃权信号做推理精修，不用建知识图谱，医疗问答准确率直接涨9.6个点，GPT-5.5和DeepSeek-R1都试过。

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