כתבה
arXiv cs.AI ·
סוכן אבחון DeepLens: עיצוב זרימת עבודה אגנטית
DeepLens Diagnosis Agent: Agentic Workflow Design Lets a Small Reasoning Model Compete with Frontier LLMs
סוכן האבחון DeepLens משתמש במודל קטן ובטכניקת RAG כדי לחזור בתוצאות טובות יותר ממודלים גדולים. הוא משיג דיוק של 60.14% בבנך המבחן DiagnosisArena, ועולה על Claude Sonnet 4.5 ו-Gemini 3.1 Pro.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.22555v1 Announce Type: new Abstract: Medical diagnosis is a multi-stage process: extract facts, consult knowledge, generate a differential analysis, and select the best diagnosis with explanations. Frontier LLMs are strong generalists, but single-shot prompting often yields brittle diagnostic reasoning. We present the DeepLens Diagnosis Agent, a five-stage harnessing pipeline (combining model capabilities with disciplined process constraints) centered on a small medical reasoning model (JSL Medical Small 7B v2) and retrieval-augmented generation (RAG). The pipeline enforces structured clinical extraction, disciplined retrieval, constrained candidate generation, explicit evidence triangulation, and an auditable final decision. On the 915-case DiagnosisArena benchmark, the agent a
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית