回顾大模型技术在企业的应用过程中，我们不禁要问：大模型在落地方面带来了哪些改变？开发者如何应对大模型的变革？在AI大模型的驱动下，企业的未来又会走向何方？

不久前，斯坦福大学 Human-Center Artificial Intelligence (HAI) 研究中心重磅发布了《2024年人工智能指数报告》。 作为斯坦福 HAI 的第七部力作，这份报告

在这项研究中，作者构建了一个中文对话场景的医疗问诊测试集，并将HuaTuo与其他三个基准模型进行了比较。

MedicalGPT：基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型（LoRA）、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya-LLaMA]。 **** 训练医疗大模型，实现包

前言 随着人工智能技术的快速发展，特别是在自然语言处理(NLP)领域，大型预训练模型如GPT系列已经显示出在多个领域的强大应用潜力。最近，华佗GPT-2医疗大模型的发布，不仅标志着人工智能在医学领域的

前言 医疗知识的整合与人工智能一直是研究界的焦点，每一点进步都可能带来更好的患者体验和更高的治愈率。尽管医疗大型语言模型(LLM)前景广阔，但现有工作主要集中在中文和英文上，对于其他语言的多语言适配还

多年来，大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力，能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型，如 GPT-3，GPT-4 和 Med-PaLM 2，在理解和生成类人文本方面表现

国内首个医疗大模型，已经在“接诊”患者了。 最近，一组AI医生医院真实站岗数据曝光： 共接诊120多名患者，从问诊、检查到诊疗方案全流程覆盖； 涉及心内科、消化内科、呼吸内科、内分泌科、肾脏内科、骨科

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