12月15日，上海交通大学医学院附属瑞金医院正式发布瑞金医学大模型矩阵，涵盖RJH-Base基座大模型、RJH-Med应用大模型，以及多模态大模型，并携手上海人工智能实验室、腾讯等建设可持续发展的医学大模型应用生态，实践以数据、知识、算法、模型为关键驱动的医学AI新范式。
在数字化建设不断推进的今天，随着技术的不断发展，从统计学、机器学习、深度学习，再到因果学习以及最新的热门大模型方向，九章云极 DataCanvas 始终紧贴最前沿的、最能助力企业和落地实践的方向，不断进行着面向决策和面向智能的探索。本文将分享大模型时代下的因果推断。
小模型的风潮，最近愈来愈盛，Mistral和微软分别有所动作。而网友实测发现，Mistral-medium的代码能力竟然完胜了GPT-4，而所花成本还不到三分之一。
喂给大模型语料——最初是维基百科和Reddit，后来扩展到音频、视觉图像甚至雷达和热图像——后者广义上说是换了种表达方式的语言。也因此有生成式AI的创业者认为，一个极度聪明的大语言模型就是那个通往AGI最终答案，多模态的研究道路只是目前对前者的底气不足。
UCLA等机构研发的Chameleon框架，在AI界引起广泛关注，获得超过100次学术引用，AlphaSignal评选其为「周最佳论文」。
22岁大学生Edward Tian开发了一个名为GPTZero的AI应用，用于检测文本是否由AI生成。该应用引发了全球学生的关注和争议，以及教师们对作弊工具的担忧。然而，Tian也因此创办了公司GPTZero并获得了350万美元的风投基金。文章探讨了学生和教师对AI在学术中应用的不同态度，并介绍了GPTZero的工作原理以及对抗AI检测的努力。
现在连文档都有大模型了，还是高分辨率、多模态的那种！不仅能准确识别出图像里的信息，还能结合用户需求调用自己的知识库来回答问题。
DeepSpeed-FastGen结合MII和DeepSpeed-Inference实现LLM高吞吐量文本生成。
今天，国际顶级医学期刊《自然医学》（Nature Medicine）刊登论文，介绍了阿里达摩院（湖畔实验室）联合国内外十多家医疗机构取得的成果
机器学习泰斗Michael Jordan发表了题为Contracts, Uncertainty, and Incentives in Decentralized Machine Learning（去中心化机器学习中的契约、不确定性和激励）的主旨报告，该报告从统计学、经济学和博弈论等独特视角阐释了如何应对机器学习中的不确定性。
