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研究人员开发了 Debate-Mixture-of-Agents（DMoA）框架，该框架通过结构化角色交互支持迭代诊断推理。在 297 个罕见病病例和 1,719 个挑战性病例的评估中，DMoA 相比 GPT-4o 基线将最可能诊断准确率提高了 10.21 个百分点，安全率提高了 11.36 个百分点。消融实验表明，性能提升源于结构化工作流而非单纯增加模型数量或输出长度。进一步分析显示，DMoA 在 4*2 结构、更强基线模型及更大 token 预算下表现更优。这些发现证明了 DMoA 在临床任务中的潜力，并建议进一步研究多智能体框架。
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研究人员开发了 Debate-Mixture-of-Agents（DMoA）框架，该框架通过结构化角色交互支持迭代诊断推理。在 297 个罕见病病例和 1,719 个挑战性病例的评估中，DMoA 相比 GPT-4o 基线将最可能诊断准确率提高了 10.21 个百分点，安全率提高了 11.36 个百分点。消融实验表明，性能提升源于结构化工作流而非单纯增加模型数量或输出长度。进一步分析显示，DMoA 在 4*2 结构、更强基线模型及更大 token 预算下表现更优。这些发现证明了 DMoA 在临床任务中的潜力，并建议进一步研究多智能体框架。