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当医生按下Enter键，AI就能决定人的生死！美国华盛顿大学，一项名为「AI代理人」的研究，试图让算法预测昏迷患者的生死意愿。支持者说这是医疗新纪元，反对者担心它只是复制偏见的机器。当AI学会理解生命，人类的怜悯、犹豫与责任，会不会被一串数据取代？
蛋白质大模型的最新突破，来自中国！最近，百奥几何「悄悄地」发布了新一代全场景原子级蛋白质基础大模型GeoFlow V3，给全球同行们树了一个新榜样。当其他模型还在“卷规模”的时候，GeoFlow V3选择了一条不同的路线——首次将多步推理引入蛋白质设计，让模型具备“自我评估、自主进化”的能力。
医疗机构选择AI，只看这三点。很长时间里，医疗始终被认为是新兴技术应用里最难啃的阵地。 就拿医疗数字化来说，就走得极为不容易。在当下7400亿美元的美国医疗管理支出中，IT 预算仅占630亿美元。
在大模型微调实践中，SFT（监督微调）几乎成为主流流程的一部分，被广泛应用于各类下游任务和专用场景。比如，在医疗领域，研究人员往往会用领域专属数据对大模型进行微调，从而显著提升模型在该领域特定任务上的表现。
时隔两月，Baichuan-M2 Plus重磅出世！成为业内首个循证增强的医疗大模型，幻觉要比DeepSeek-R1低3倍，可信度比肩资深临床专家。新模型将「循证医学」理念深度融入训练和推理，通过首创「六源循证范式」，模拟人类医生思维，有效辨别不同层级医学证据、评估其可靠性，并在回答中优先引用高等级证据。
在金融、医疗等高度敏感的应用场景中，拜占庭鲁棒联邦学习（BRFL）能够有效避免因数据集中存储而导致的隐私泄露风险，同时防止恶意客户端对模型训练的攻击。然而，即使是在模型更新的过程中，信息泄露的威胁仍然无法完全规避。为了解决这一问题，全同态加密（FHE）技术通过在密文状态下进行安全计算，展现出保护隐私信息的巨大潜力。
你知道“支付宝”已经杀入AI医疗赛道了吧……
近日，谷歌与耶鲁大学联合发布的大模型C2S-Scale，首次提出并验证了一项全新的「抗癌假设」。这一成果表明，大模型不仅能复现已知科学规律，还具备生成可验新科学假设的能力。
2021年，他与技术合伙人 Waleed Mussa 共同创立了 Heidi Health。仅仅18个月后，这家公司就将超过1800万小时的时间还给了一线医疗工作者，支持了超过7300万次患者就诊，覆盖116个国家。而就在最近，Heidi Health 宣布完成了6500万美元的B轮融资，
靠AI挖出了癌症潜在新疗法，AI医疗领域再添猛将。谷歌、耶鲁联手，给攻克冷肿瘤找到了新方法。