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STRATA：疫苗不良事件时序假设检验基准
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AI 综述
2026年10月29日，arXiv cs.CL 刊出研究，提出 STRATA 基准，用于评估疫苗不良事件报告临床时间线上的时序假设显著性检验。该基准覆盖 8,735 条时序假设，按零假设设定、检验选择、证据记录选取、p 值与结论逐项评分，并由确定性 oracle 复现。配套的 ART 分阶段范式将每步决策转为可检查输出。五种模型配置实验显示，系统主要失误在选取相关记录；ART 缩小了结论与证据间的差距，并使 31B 开源模型在同一范式下与前沿模型相差 0.01。目前该研究处于基准发布与实验报告阶段，尚无后续进展报道。
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最新进展10月29日 00:00
STRATA 基准发布，覆盖 8,735 条时序假设，ART 范式使 31B 开源模型与前沿模型仅差 0.01。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- arXiv cs.CLSTRATA：面向疫苗不良事件临床时间线的时序假设显著性检验基准
研究者提出 STRATA 基准，对疫苗不良事件报告临床时间线上的 8,735 条时序假设，按零假设设定、检验选择、证据记录选取到 p 值与结论逐项评分，并由确定性 oracle 复现。配套的 ART 分阶段范式将每步决策变为可检查输出；五种模型配置实验显示系统主要失误在选取相关记录，ART 缩小了这一结论与证据间的差距，并使 31B 开源模型在同一范式下与前沿模型相差 0.01。
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