由 Yexiao He 领衔的团队于 2026 年 10 月 8 日发布论文，介绍了一种框架，能让冻结的大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）从处理过的病例中学习。该系统引入三类外部专业知识：用于推理的 Skill、用于存储事实的 Knowledge Memory，以及用于保存视觉示例的 Multimodal Knowledge Base。只有在新病例能提升表现且不损害此前效果时，系统才会更新模型。在四种不同基础模型上进行的六项医疗基准测试中，性能最高提升了 34.2%。
为什么重要
临床医生或可使用能够随新指南持续更新的 AI 工具，而无需承担高昂的重新训练成本。
