「医疗评测」共找到 783 篇相关文章
小红书提出DeepEyesV2，从“看图思考”到“工具协同”，探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2，它延续视觉推理优势，实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题，采用两阶段训练策略，准确率远超开源模型。
HumanSense：探索多模态推理边界，打造「察言观色会共情」的全模态交互伙伴
蚂蚁集团与西安交通大学联合提出并开源 HumanSense，含评估基准与推理模型。通过细粒度评测、全模态消融等研究，提出优化策略，项目已在 GitHub 和 HuggingFace 开源，推动 AI 交互体验革新。
表格理解新纪元！上交大等联合开源，半结构化表格问答准确率提升40%！
数据密集型工作中半结构化表格处理难，传统工具和GPT - 4o表现不佳。上海交通大学等联合开源ST - Raptor，通过VLM、HO - Tree算法和LLM推理，解决复杂表格问答问题，支持多格式，适用于多场景。
刚刚，OpenAI发长篇论文：大模型幻觉的原因找到了~
OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因，即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子，后训练阶段‘考试机制’强化幻觉，还给出改评分规则的解法。
小米模型实现声音理解新SOTA！数据吞吐效率暴增20倍，推理速度快4倍 | 全量开源
小米全量开源MiDashengLM - 7B模型，它基于Xiaomi Dasheng和Qwen2.5 - Omni - 7B Thinker，实现声音理解新SOTA。性能领先，推理效率高，革新训练范式，全栈开源，将赋能多场景。
自我进化Agent综述：通往超级智能的进化之路
当前大型语言模型面对新知识、动态环境时存在固定参数瓶颈，自进化智能体研究应运而生。本论文作为该领域首部系统性综述，提出革命性框架，解析自进化智能体技术脉络与未来挑战。
真实物理加持，人物动画再也不像塑料人！UIUC华人让角色活起来了 | ICCV'25
PhysRig是UIUC与Stability AI联合提出的面向角色动画的可微物理绑定框架。它用物理建模替代传统绑定权重设计，解决传统LBS无法克服的问题，显著提升角色动画真实感，还适用于动作迁移任务。
估值 16 亿美元的 AI 护士：Hippocratic AI 是全球护士短缺的解药吗？
Hippocratic AI 打造 AI Native 医疗劳动力平台，利用市场空白，自研技术架构，交付优质对话体验。其商业模式依赖 AI Agent 自主化，面临经济效益和竞争挑战，也有全球化护理需求等机遇。
北大腾讯突破奖励模型瓶颈！让AI理解人类偏好，泛化能力比肩GPT-4.1
北京大学知识计算实验室联合腾讯等机构提出RewardAnything，突破奖励模型瓶颈。它让奖励模型理解自然语言评判原则，降低成本，泛化能力比肩GPT - 4.1，还能用于定制AI行为模式。
一个场景吃掉700MB显存！3DGS存储焦虑怎么解？这篇综述划了五个方向
过去三年，3D Gaussian Splatting（3DGS）成实时3D场景重建与新视角合成“默认答案”，但场景拓展后有显存、带宽和功耗限制。香港科大等联合发布综述，从底层数据流组织技术版图，给出优化建议和未来方向。