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Hugging Face · 每日论文· 媒体 / 作者来源·精选

MMedAgent-Plus:跨12项任务8种模态的医疗工具调度Agent

原文标题

MMedAgent-Plus: Scaling Multimodal Medical Agents across Modalities, Tasks and Workflows

AI 导读

研究团队提出MMedAgent-Plus,用视觉语言规划器统一调度18个专科模型,覆盖12项任务、8种模态。规划器在32个公开医疗基准的208,928个样本上指令微调;单工具多轮、多工具多轮、多工具单轮的调用准确率分别为91.0%、98.1%、80.7%。端到端在7项任务的350例中正确调用专科模型占90.6%,最终答案准确率0.98,最强基线为0.28。

来源:Hugging Face · 每日论文 · arxiv.org

导读与选稿说明

给出多模态医疗Agent的工具调用准确率与端到端结果,并保留评测任务、样本量和基线对照,可作为医疗Agent工具编排的参考数据。

导读由模型辅助整理,非独立核验。完整信息见原文。