主动推断与"人工推理"：用期望自由能驱动结构学习与规则发现
核心问题：如何采样最能揭示世界模型结构的结果——即在若干生成模型/假设之间做最优实验设计（rule discovery）。 数学工具：主动推断中，策略（动作组合）按期望自由能选择 = 期望信息增益 + 价值；信息增益即"含与不含行动后果"两种预测后验之间的 KL 散度。 计算效率
机器学习在无创贫血诊断中的应用：基于CRISP-DM的系统综述
结论：该综述梳理了基于CRISP-DM流程的机器学习用于无创贫血诊断的近期研究进展。 设计：系统综述，围绕CRISP-DM数据挖掘流程归纳无创贫血诊断的机器学习建模工作。
数据驱动方法在绿色微生物学中识别植物促生菌的策略综述
综述指出，高通量测序推动植物促生菌研究从培养依赖转向基因组信息策略，但准确识别与表征仍具挑战。 文章为综述，梳理基于基因组的大规模分类与功能分析，以及基于性状数据库对植物有益基因的预测途径。
人工智能交互不等同于社会交互：重思幼儿期人工智能介导的数字暴露
综述主张人工智能交互不等同于社会交互，需重新审视幼儿期人工智能介导的数字暴露。 该文为综述，因摘要缺失，具体检索策略、纳入文献与分析框架无法从现有信息获知。
机器学习预测心血管病风险算法的系统综述：前景与临床不确定性
该综述考察机器学习算法预测心血管疾病风险的输出，是否针对Framingham风险评分的已知不足并改善风险估计。 检索Medline、Embase与IEEE自建库至2025年1月1日，纳入将机器学习心血管风险评估输出与FRS直接比较的研究，排除评论、信件及未发表文献。
AI 与智能体在药物发现中的应用：批判性文献综述
演进脉络：从 DENDRAL 专家系统、计算机辅助药物设计（CADD）、QSAR 建模，到 AlphaFold 3 生物分子复合物预测、计算机辅助合成规划（CASP）、天然产物生物勘探与自主多智能体系统。 重点进展：抗菌筛选、精准肿瘤学、植物化学表征，以及临床阶段的 AI 生成分
人工智能驱动磁性能预测与自旋电子材料发现综述
综述认为，AI与机器学习正成为加速自旋电子材料发现与磁性能预测的有力工具。 文章为综述，围绕自旋电子技术对高自旋极化、大磁矩、可调交换作用与热稳定性的需求展开梳理。
审计"审计者"：无标签、可校准地测量 LLM 诊断中的无依据断言（ATRACC 2026）
场景：微服务事故诊断。核心工具 TCA（Telemetry Claim Adjudicator） 是一个不依赖结果标签的机械裁决器，逐条裁定 LLM 智能体在诊断中引用的遥测断言是否有依据。 配套制品：6 种架构臂 × 2 个基准的诊断 harness；以 SHA-256 请求号
医护人员对医疗大语言模型态度及采纳与监管偏好的横断面调查
结论：医护人员对大语言模型在医疗中的使用持有多元看法，其采纳与监管偏好可通过调查加以刻画。 设计：通过某医疗新闻平台邮件列表在线发放横断面问卷，共335名医护人员作答，含主治医师等。
手术临床场景中环境听写人工智能的范围综述
该范围综述关注环境听写人工智能在手术临床空间中的应用情况。 因摘要缺失，仅据标题可知采用范围综述设计，具体检索与纳入方法不明。
