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Discovering the Principles of Pathology and Token Allocation for Efficient Multimodal Pathology Reasoning

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内容提要

本研究提出了一种双向强化学习框架，旨在解决多模态病理图像理解中的推理能力不足和计算负担问题。该方法通过无监督学习和动态令牌分配，在多项病理任务中平均提高了41.7%的性能，并减少了70.3%的推理成本。

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标签

双向强化学习 多模态病理图像 推理能力 无监督学习 计算负担
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