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官方一手arXiv: OpenAI@Nicole Sonne Heckmann, Arnault-Quentin Vermillet, Søren Norlin Mølgaard, Manuela Del Castillo Suero, Lars Melskens, Gerard Ompad, Maurizio Sessa
推荐理由：这篇论文用GPT-5.2做药物副作用评估，温度调优后准确率从45%跳到72%，对药物安全分析很有参考价值。
药物警戒
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7月7日
12:09
该研究开发了一种高斯过程兼容的优化目标（EWACS），用于提升LLM在药物警戒因果关系评估中的表现。在723份FAERS病例上，GPT-5.2在Naranjo算法问题5和10上分别达到74.1%和65.4%的专家一致性。贝叶斯优化后，因果分类一致性从45.0%提升至72.0%，其中Doubtful病例提升最大（+42.9个百分点）。结果表明，温度优化虽无普遍最优值，但可针对特定病例带来显著改善。