论文提出的核心方案是什么？
让模型不直接做算术，而是编写针对具体病例的 Python 代码，由受限的本地执行器作为确定性求解器运行，模型只负责决定如何使用求解器。
Towards a Deterministic Math Solver for Clinical Language Models
（翻译）面向临床语言模型的确定性数学求解器
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.10728: Towards a Deterministic Math Solver for Clinical Language Models
AI 摘要
该论文针对大语言模型算术不可靠、可能影响临床计算器推荐的问题，提出让模型不直接计算，而是编写病例专属 Python 代码，由受限本地执行器作为确定性求解器运行。研究在 MedCalc-Bench Verified（1100 例、55 个计算器）上对比直接算术与手写 22 计算器库，用 Qwen2.5-7B 和 32B-AWQ 评测：7B 无明显优势，32B 有提升。
AI 问答
评测使用了什么基准和模型？
使用 MedCalc-Bench Verified（1100 个病例、55 个计算器），对比直接模型算术与手写 22 个计算器库，采用 Qwen2.5-7B 和 Qwen2.5-32B-AWQ 进行评测。
主要实验结果如何？
7B 模型上求解器未带来可靠优势（75.31% 对 72.02%），32B 模型上则有提升（90.53% 对 83.47%）；手写计算器库在支持的 440 例上精确，但整体仅 40.0%。
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