Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Qin, Zhenyue, Yin, Yu, Campbell, Dylan, Wu, Xuansheng, Zou, Ke, Tham, Yih-Chung, Liu, Ninghao, Zhang, Xiuzhen, Chen, Qingyu |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2410.01620 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
LMOD+: A Comprehensive Multimodal Dataset and Benchmark for Developing and Evaluating Multimodal Large Language Models in Ophthalmology
von: Qin, Zhenyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qin, Zhenyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
VOLMO: Versatile and Open Large Models for Ophthalmology
von: Qin, Zhenyue, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Qin, Zhenyue, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Benchmarking Next-Generation Reasoning-Focused Large Language Models in Ophthalmology: A Head-to-Head Evaluation on 5,888 Items
von: Zou, Minjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zou, Minjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Applying Large Language Models and Chain-of-Thought for Automatic Scoring
von: Lee, Gyeong-Geon, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lee, Gyeong-Geon, et al.
Veröffentlicht: (2023)
LEME: Open Large Language Models for Ophthalmology with Advanced Reasoning and Clinical Validation
von: Kim, Hyunjae, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kim, Hyunjae, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AutoSCORE: Enhancing Automated Scoring with Multi-Agent Large Language Models via Structured Component Recognition
von: Wang, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Survey on Sparse Autoencoders: Interpreting the Internal Mechanisms of Large Language Models
von: Shu, Dong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shu, Dong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Federated and Parameter-Efficient Framework for Large Language Model Training in Medicine
von: Li, Anran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Anran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Investigating CoT Monitorability in Large Reasoning Models
von: Yang, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Self-Regularization with Sparse Autoencoders for Controllable LLM-based Classification
von: Wu, Xuansheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Xuansheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Performance of GPT-5 Frontier Models in Ophthalmology Question Answering
von: Antaki, Fares, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Antaki, Fares, et al.
Veröffentlicht: (2025)
EH-Benchmark Ophthalmic Hallucination Benchmark and Agent-Driven Top-Down Traceable Reasoning Workflow
von: Pan, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pan, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
HandCraft: Anatomically Correct Restoration of Malformed Hands in Diffusion Generated Images
von: Qin, Zhenyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qin, Zhenyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Denoising Concept Vectors with Sparse Autoencoders for Improved Language Model Steering
von: Zhao, Haiyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Haiyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Retrieval-enhanced Knowledge Editing in Language Models for Multi-Hop Question Answering
von: Shi, Yucheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Yucheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Could Small Language Models Serve as Recommenders? Towards Data-centric Cold-start Recommendations
von: Wu, Xuansheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wu, Xuansheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
BEnchmarking LLMs for Ophthalmology (BELO) for Ophthalmological Knowledge and Reasoning
von: Srinivasan, Sahana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Srinivasan, Sahana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From Language Modeling to Instruction Following: Understanding the Behavior Shift in LLMs after Instruction Tuning
von: Wu, Xuansheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wu, Xuansheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Can OpenAI o1 Reason Well in Ophthalmology? A 6,990-Question Head-to-Head Evaluation Study
von: Srinivasan, Sahana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Srinivasan, Sahana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
OphthBench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Large Language Models in Chinese Ophthalmology
von: Zhou, Chengfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Chengfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Use of Large Language Models and Their Association With Enhanced Impact in Biomedical Research and Beyond
von: Huzi Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huzi Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Large Language Models with Domain-specific Retrieval Augment Generation: A Case Study on Long-form Consumer Health Question Answering in Ophthalmology
von: Gilson, Aidan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gilson, Aidan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learnable Assessment Skills for LLM-based Automated Scoring: Rubric Construction via Iterative Optimization
von: Wang, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Beyond Input Activations: Identifying Influential Latents by Gradient Sparse Autoencoders
von: Shu, Dong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shu, Dong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing LLM Steering through Sparse Autoencoder-Based Vector Refinement
von: Wang, Anyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Anyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Interpreting and Steering LLMs with Mutual Information-based Explanations on Sparse Autoencoders
von: Wu, Xuansheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Xuansheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
BRIDGE the Gap: Mitigating Bias Amplification in Automated Scoring of English Language Learners via Inter-group Data Augmentation
von: Wang, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Dataset Ownership in the Era of Large Language Models
von: Li, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
EyeAgent: An Agentic AI System for Multimodal Clinical Decision Support in Ophthalmology
von: Shi, Danli, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shi, Danli, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dynamic Multimodal Activation Steering for Hallucination Mitigation in Large Vision-Language Models
von: Yin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yin, Jianghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Memorization in Large Language Models in Medicine: Prevalence, Characteristics, and Implications
von: Li, Anran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Anran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Customizing Large Language Models for Business Context: Framework and Experiments
von: Wang, Wen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Wen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Benchmarking Direct Preference Optimization for Medical Large Vision-Language Models
von: Kim, Dain, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kim, Dain, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Concept-Centric Token Interpretation for Vector-Quantized Generative Models
von: Yang, Tianze, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Tianze, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RefRef: A Synthetic Dataset and Benchmark for Reconstructing Refractive and Reflective Objects
von: Yin, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yin, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Vision-DeepResearch: Incentivizing DeepResearch Capability in Multimodal Large Language Models
von: Huang, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huang, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Detecting Latin in Historical Books with Large Language Models: A Multimodal Benchmark
von: Wu, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SPARK: Multi-Vision Sensor Perception and Reasoning Benchmark for Large-scale Vision-Language Models
von: Yu, Youngjoon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Youngjoon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
InFoBench: Evaluating Instruction Following Ability in Large Language Models
von: Qin, Yiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qin, Yiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unveiling Scoring Processes: Dissecting the Differences between LLMs and Human Graders in Automatic Scoring
von: Wu, Xuansheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Xuansheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
LMOD+: A Comprehensive Multimodal Dataset and Benchmark for Developing and Evaluating Multimodal Large Language Models in Ophthalmology
von: Qin, Zhenyue, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
VOLMO: Versatile and Open Large Models for Ophthalmology
von: Qin, Zhenyue, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Benchmarking Next-Generation Reasoning-Focused Large Language Models in Ophthalmology: A Head-to-Head Evaluation on 5,888 Items
von: Zou, Minjie, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Applying Large Language Models and Chain-of-Thought for Automatic Scoring
von: Lee, Gyeong-Geon, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
LEME: Open Large Language Models for Ophthalmology with Advanced Reasoning and Clinical Validation
von: Kim, Hyunjae, et al.
Veröffentlicht: (2024)