Transition-Aware best-of-N sampling for Longitudinal Chest X-ray Reports

• 类型：arxiv
• 标识：2606.28393
• 链接：https://arxiv.org/abs/2606.28393
• 主分类：engineering
• 形态：method
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：This work presents the first training-free best-of-N sampling scheme for pre-trained chest X-ray report generators that is explicitly aware of this longitudinal prior to current transition, and outperforms random selection across the board.
• OpenAlex ID：W7166733443
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2606.28393
• DOI：10.48550/arxiv.2606.28393
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2606.28393
• OpenAlex更新：2026-07-19
• 待LLM分类：否
• 标题中文：面向纵向胸部 X 光报告的过渡感知 best-of-N 采样
• TLDR中文：首个面向预训练胸部 X 光报告生成器的无需训练 best-of-N 采样方案，显式建模"既往-当前-过渡"纵向先验，全面优于随机选择。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-07-07-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]