AI医生终于有了硬标尺!全球首个专病循证评测框架GAPS发布,蚂蚁联合北大王俊院士团队出品
AI医生终于有了硬标尺!全球首个专病循证评测框架GAPS发布,蚂蚁联合北大王俊院士团队出品蚂蚁健康与北京大学人民医院王俊院士团队历时6个多月,联合十余位胸外科医生共同打磨,发布了全球首个大模型专病循证能力的评测框架—— GAPS(Grounding, Adequacy, Perturbation, Safety),及其配套评测集 GAPS-NSCLC-preview。
蚂蚁健康与北京大学人民医院王俊院士团队历时6个多月,联合十余位胸外科医生共同打磨,发布了全球首个大模型专病循证能力的评测框架—— GAPS(Grounding, Adequacy, Perturbation, Safety),及其配套评测集 GAPS-NSCLC-preview。
如果一项任务主要涉及文本处理,并且你拥有完善的数据渠道,能够获取完成该任务所需的全部文本信息,那么人工智能完成这项任务的难度就会较低。
作为大模型从业者或研究员的你,是否也曾为一个模型的 “长文本能力” 而兴奋,却在实际应用中发现它并没有想象中那么智能?
如今,大模型在理解、推理、编程等方面表现突出,但AI的“科学通用能力”(SGI)尚无统一标准。
文本提示图像分割(Text-prompted image segmentation)是实现精细化视觉理解的关键技术,在人机交互、具身智能及机器人等前沿领域具有重大的战略意义。这项技术使机器能够根据自然语言指令,在复杂的视觉场景中定位并分割出任意目标。
近年来,多模态大语言模型正在经历一场快速的范式转变,新兴研究聚焦于构建能够联合处理和生成跨语言、视觉、音频以及其他潜在感官模态信息的统一全模态大模型。此类模型的目标不仅是感知全模态内容,还要将视觉理解和生成整合到统一架构中,从而实现模态间的协同交互。
咱就是说啊,这届世界杯,真的太有看头了。虽然国足是无缘了,但咱们中国大模型们竟然要集体参赛!参赛要干什么?进行全球首次人机预测大战。
直到刚刚,用最新的图像模型NextStep-1.1,扳回一球。总体来看,这次开源的NextStep-1.1解决了之前NextStep-1中出现的可视化失败(visualization failures )问题。其通过扩展训练和基于流的强化学习(RL)后训练范式,大幅提升了图像质量。
欧洲音频公司 Mirelo AI 刚刚拿下 4100 万美元种子轮,由 a16z 与 Index Ventures 领投。他们不是再做一个剪辑工具,而是训练自己的音频模型,主打用户给视频,Mirelo 补上所有声音。自动生成音效与配乐,并把它们精确同步到画面上。
「假如一条失控的电车冲向一个无辜的人,而你手边有一个拉杆,拉动它电车就会转向并撞向你自己,你拉还是不拉?」 这道困扰了人类伦理学界几十年的「电车难题」,在一个研究中,大模型们给出了属于 AI 的「答案」:一项针对 19 种主流大模型的测试显示,AI 对这道题的理解已经完全超出了人类的剧本。