כתבה
arXiv cs.LG ·
OmniMed-Jev: קליברציה של סקרנות LVLM להחלטות מרוב-תכנים רפואיות מובטחות דרך System One
OmniMed-Jev: Calibrating LVLM Confidence for Trustworthy Medical Multimodal Decisions via System One
OmniMed-Jev קליברציה של סקרנות LVLM להחלטות מרוב-תכנים רפואיות מובטחות. המאמר עוסק בפיתוח של OmniMed-Jev, מודל רפואי מרוב-תכנים שמייצג כל החלטה רפואית כבחירה, נול או סקור. המודל מספק תפריט מלא של האפשרויות, כולל קבוצות זרות, נוכחות בינארית של מצא, או ערך מוגבל סדרי.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.00381v1 Announce Type: new Abstract: Medical models are judged not only on correctness, but on whether reported confidence matches actual accuracy. Generalist multimodal medical models have expanded what a single model can perceive, yet they still express bounded decisions such as diagnoses, findings or cell counts as generated text, so the reported probability reflects the next token rather than the decision itself. Motivated by decision-native interfaces such as Jev, we introduce OmniMed-Jev, which represents each medical decision as a Choice, Noul or Score decision over a runtime-supplied candidate set and returns a full distribution over that set: mutually exclusive classes, binary presence of a finding, or a bounded ordered value. The design is omni in three respects: it ac
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית