实验室医学中的人工智能：从机器学习到大型语言模型
综述认为实验室医学中的人工智能正从结构化数据的传统机器学习，转向可处理非结构化临床文本的大型语言模型。 采用叙述性综述，比较传统机器学习、深度学习、通用大型语言模型与实验室专用基础模型四类范式。
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。
LLM智能体软件问题修复研究综述：242项研究
该综述系统梳理了242项基于大语言模型智能体的软件问题修复研究，指出该方向文献呈爆发式增长，并围绕基准、技术与实证研究三个维度建立分类体系，同时强调强化学习正成为该领域日益重要的训练范式。整体属于领域态势归纳，而非单一干预效果的量化结论。 研究设计为系统性文献综述，纳入242项近
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。
阿尔茨海默病人工智能语音与言语生物标志物的系统综述
系统综述评估基于人工智能的语音与言语分析作为阿尔茨海默病及轻度认知障碍无创生物标志物的转化潜力。 遵循PRISMA指南，两名研究者检索PubMed、Scopus与Cochrane Library，纳入报告诊断与预后结局、采用机器学习或深度学习分析人类语音的研究。
人–AI 团队 vs 人–人团队：信息探询如何影响协作决策
背景：传统人–AI 决策研究把过程当作"AI 给建议、人做决定"的线性分段流程；但 LLM 让交互更接近人–人团队的协作——成员必须共享并整合各自独有的信息才能做出好决策。 采用团队研究经典范式 隐藏剖面任务（hidden profile）；操纵团队类型（人–AI 98 组 vs
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。
基于变异的多智能体测试用例更新方法
针对CI/CD下代码变更使既有测试用例失效的问题，提出基于变异的多智能体测试用例更新方法。 指出近期基于大语言模型的测试更新方法依赖执行反馈与精确匹配上下文检索，优先保证可执行性与行覆盖率。
胰腺癌苯丙氨酸代谢的多组学与机器学习诊断及靶点分析
该研究关注苯丙氨酸代谢在胰腺癌中的诊断价值及潜在治疗靶点。 据标题推测，研究采用整合多组学数据与机器学习的方法进行分析。
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
