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浙大&上海AI Lab:IBISAgent拿下医学分割SOTA
量子位
AI 摘要
浙大与上海AI Lab团队:现有医学多模态大模型分割有瓶颈,提出IBISAgent框架,以多步视觉决策过程实现自主迭代精化,实验证明其在多场景优势明显。
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国产多模态Agent拿下医学分割SOTA!不用改模型、不加token | 浙大&上海AI Lab
现有医学多模态大模型在分割生物医学图像时存在瓶颈,浙大蔡钰祥教授、上海AI Lab江彦开等人提出IBISAgent框架,将分割定义为多步视觉决策过程,实验显示其在多数据集上大幅领先对比方法。

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