SLD方法助力流感监测证据获取

2026年10月，研究者Yixuan Zhang团队在arXiv发布论文，正式提出Subset Lattice Distillation (SLD) 方法。该算法旨在优化顺序证据获取与停止策略，应用于流感监测回溯任务中。具体而言，SLD方法通过共享掩码预测器对证据子集进行评分，并利用成本敏感的逆向规划构建多步决策目标，最终将这些目标蒸馏为基于观察历史的控制器。评估结果显示，在流感监测应用中，SLD方法在证据获取成本低于自适应基线的同时，实现了更高的阶段F1分数，证明了其在降低取证成本、提升监测准确性方面的有效性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。