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在 HermitAI，我们的使命是让人工智能更加个性化、更实用、更易于访问。我们相信，人工智能应该适应你，而不是你适应人工智能。 我们的平台将尖端语言模型与检索增强生成 (RAG) 技术相结合，以创建了解您的特定需求和知识库的 AI 助手。
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
深度生成序列模型的归因分配使得仅使用正数据进行可解释性分析成为可能 １．本文介绍了 GAMA（生成归因度量分析），这是第一个基于积分梯度的归因方法，适用于仅基于正样本数据训练的自回归生成模型。即使没有负样本，GAMA 也能解释此类生成模型所学习的特征。 ２．与大多数为监督学习开发的可解释性工具不同，GAMA 适用于单类生成模型，例如长短期记忆（LSTM），这类模型常用于抗体设计，因为负样本（非
MegaFold是一个跨平台系统，用于加速蛋白质结构预测模型（例如 AlphaFold3、AlphaFold2）。 为什么选择 MegaFold？ 跨平台支持：通过优化的基于 Triton 的内核，支持在异构设备上执行，包括 NVIDIA GPU 和 AMD GPU。 易于使用：只需更改几行代码即可获得巨大的性能提升 速度提升：每次迭代训练时间加快高达 1.73 倍 减少内存：将
WebSailor 是阿里通义实验室开源的网络智能体，专注于复杂信息检索与推理任务。通过创新的数据合成方法（如 SailorFog-QA）和训练技术（如拒绝采样微调和 DUPO 算法），在高难度任务中表现出色，在 BrowseComp 等评测中超越多个知名模型，登顶开源网络智能体榜单。WebSailor 的推理重构技术能高效处理复杂任务，生成简洁且精准的推理链。在复杂场景中表现出色，在简单任务中展
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