arXiv cs.AI· Ke Wang, Atakan Topcu, Hossein Momeni, Molin Zhang·· 10 小时前AI 评分34
MRFoundry：面向端到端 MRI 研究的知识引导智能体循环
MRFoundry: Knowledge-guided agent loops for end-to-end MRI research
AI 导读
MRFoundry 是一个开源可扩展工具包，将 MRI 领域知识与 AI 智能体的操作及输出检查连接起来，并配套推出 MRI Agent Bench 评测基准。
正文 · AI 翻译
摘要：AI 智能体能够编写代码、使用科学软件并修改计算工作流，为 MRI 研究开辟了新的可能性。有效的辅助需要将采集物理、数据约定、专用工具和科学验证联系起来。我们提出 MRFoundry，这是一个开源、可扩展的软件包，将 MRI 知识与智能体操作及输出检查相连接。项目本地记忆可保留决策与证据，而经审核的贡献允许研究人员改进共享指南。研究人员监督下的示例展示了技能引导的序列审计和采集数据重建，将工具使用、输出检查和有记录的决策联系起来。除 MRFoundry 外，我们还推出 MRI Agent Bench，用于在多个模型和 MRI 任务领域中比较使用与不使用该软件包的智能体。在涵盖 24 种任务类型和十个模型的 240 对 Core 评估中，全部检查通过的完成率从无 MRFoundry 时的 67.5% 提升至使用时的 78.3%。在 134 对 Hard 评估中，完成率从 36.6% 提升至 44.8%。MRFoundry 将 MRI 工作流专业知识作为可复用的指南提供，研究人员可在现有智能体和科学软件环境中检查、调整和扩展这些指南。MRFoundry 已在 此 https URL 公开提供。
| 评论： | 18 页，包括 6 页支持信息。代码：此 https URL |
| 主题： | 图像与视频处理（eess.IV）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2611.13289 [eess.IV] |
| （或 arXiv:2611.13289v1 [eess.IV] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.13289 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
提交历史
来自：Ke Wang [查看电子邮件]
[v1]
2026 年 11 月 9 日星期一 21:54:54 UTC（11,406 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org