研究者提出SMART-Med不确定性路由的多智能体医疗推理方法

Jiacheng Hou等人发布论文，提出完全本地化的多智能体医疗推理方法SMART-Med，通过不确定性驱动路由判断直接作答还是调用少量专家智能体，将多智能体协作变成可学习的决策。论文已被NeurIPS 2026接收。 方法上，团队构建了含推理轨迹与难度分层的数据集MedVR-3K，并用GRPO结合确定性感知准确率奖励和视觉-语言奖励模型微调本地智能体。论文称，在Slake、PathVQA、VQA-RAD、PMC-VQA四个医疗视觉问答基准上，SMART-Med相比现有多智能体方法取得平均6.7%的提升，推理时间降低3.8倍以上，token用量减少72%。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。