Quantifying the speed-accuracy trade-off of large language models on oral and maxillofacial surgery multiple-choice questions
6.5
来源：
Nature
关键字：
in silico screening
发布时间：
2025-11-20 00:28
摘要：
该研究评估了大型语言模型在口腔和颌面外科多项选择题中的表现，比较了推理优化与速度优化模型的准确性和响应时间。结果显示，推理优化模型在准确性上显著优于速度优化模型，但响应时间较长。研究为教育者提供了在临床决策支持中使用这些模型的实证依据，强调了在教育和临床应用中需要平衡准确性与响应速度。
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关键证据
推理优化模型在准确性上优于速度优化模型，准确率提高了3-6%。
研究显示，推理优化模型的响应时间较长，但提供了更可靠的答案选择。
研究为教育者提供了平衡准确性与实时可用性的实证依据。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究评估了大型语言模型在口腔和颌面外科多项选择题中的表现，比较了推理优化与速度优化模型的准确性和响应时间。结果显示，推理优化模型在准确性上显著优于速度优化模型，但响应时间较长。研究为教育者提供了在临床决策支持中使用这些模型的实证依据，强调了在教育和临床应用中需要平衡准确性与响应速度。