arXiv · cs.AI· Pengfei Hu·· 12 天前AI 评分32
TIR-EC：用工具集成强化学习激励 LLM 进行急诊入院后护理预测
Incentivizing Tool-Use Reinforcement Learning for Post-Arrival Emergency Care Prediction
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Pengfei Hu
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.21449v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
研究者提出 TIR-EC，一个工具集成强化学习框架，让 LLM 将 EHR 特征组作为工具调用，并以梯度提升树教师提供参考工具集和分级风险目标进行奖励，通过反向课程把临床技能蒸馏进模型权重。在三项临床预测任务上，其 4B 智能体取得所有对比模型中最高的 macro F1，超过传统 ML 基线，可与更大的前沿 LLM 竞争，且用更少的工具调用选出更有用的证据。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org