arXiv · cs.AI· Dianye Huang·· 3 天前AI 评分29
HAD-VLM：在医学视觉语言模型中保留数值连续性，超越离散 token
Beyond Discrete Tokens: Preserving Numerical Continuity in Medical Vision-Language Models
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Dianye Huang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.32948v1
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AI 导读
研究者提出 HAD-VLM，一个混合自回归-扩散框架的医学视觉语言模型，将自回归文本生成与超声测量的连续数值预测结合在共享骨干中。在 EchoNet-LVH 四项超声心动图测量任务上，其平均绝对误差为 1.36、2.77、3.05 和 1.16 mm，较基于 Vicuna 的自回归基线降低 21.4-37.6%，并优于微调后的 Qwen3-VL。X 射线椎体测量的平均绝对误差从 11.4 像素降至 6.7 像素，医学问答性能保持不变。
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