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MiniMax-M1是MiniMax团队最新推出的开源推理模型,基于混合专家架构(MoE)与闪电注意力机制(lightning attention)相结合,总参数量达 4560 亿,每个token激活 459 亿参数。模型超过国内的闭源模型,接近海外的最领先模型,具有业内最高的性价比。MiniMax-M1原生支持 100 万token的上下文长度,提供40 和80K两种推理预算版本,适合处理长输入
MedRAG是南洋理工大学研究团队提出的医学诊断模型,通过结合知识图谱推理增强大语言模型(LLM)的诊断能力。模型构建了四层细粒度诊断知识图谱,可精准分类不同病症表现,通过主动补问机制填补患者信息空白。MedRAG在真实临床数据集上诊断准确率提升了11.32%,具备良好的泛化能力,可应用于不同LLM基模型。MedRAG支持多模态输入,能实时解析症状并生成精准诊断建议。 MedRAG的主要功能
MAI-DxO(Microsoft AI Diagnostic Orchestrator)是微软推出的先进人工智能系统,能提升医疗诊断的准确性和效率。基于模拟一组具有不同诊断方法的虚拟医生协作解决复杂的医疗案例。MAI-DxO能提出后续问题、订购检查,在获取新信息后更新推理,逐步缩小诊断范围。MAI-DxO能进行成本检查,确保在成本约束内做出诊断。在对《新英格兰医学杂志》发布的复杂病例进行测试时,
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