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研究背景 多模态大语言模型（MLLMs）在 AI 辅助医学诊断方面取得了显著进展，但它们经常生成与既定医学知识不一致的事实性响应。检索增强生成（RAG）通过整合外部来源来提...

研究背景 医学异常检测（Medical Anomaly Detection）是医学人工智能的重要分支，旨在识别医疗数据中偏离正常模式的细微异常，以减少误诊并实现早期干预。其...

研究背景 随着生成对抗网络（GANs）和扩散模型等生成式AI技术的发展，其生成内容的真实感不断提升，导致深度伪造（Deepfake）检测面临巨大挑战。现有检测方法存在明显局...

一 混淆矩阵 混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种表格形式。它将模型的预测结果与真实标签进行比较，并将它们分类为四种不同的情况：真正例 (True Positive, TP...

现有的核心问题是什么？ 多模态裂缝分割任务中，需在低计算成本下实现像素级分割，但现有方法难以高效感知和融合跨模态的形态与纹理线索。 单模态（如RGB）方法易受光照变化、背景...

一句总结：文章提出了一种名为Mobile U-ViT的轻量级混合网络架构，通过创新的ConvUtr（大核CNN块模拟Transformer模式）、LKLGL（大核局部-全局...

一句户总结：MST-Distill 通过构建多样化的教师模型集合，通过路由网络实现实例级动态蒸馏，并采用特征掩蔽网络抑制模态差异，解决了跨模态知识蒸馏中路径选择和知识漂移的...

一句户总结：文章提出了一种名为 NSA（Native Sparse Attention）的原生可训练稀疏注意力架构，通过结合分层 token 建模和硬件对齐优化，在保持模型...

当CNBC以“巩固中国无可争议的AI领导者地位”为题报道这场开源事件时，Hugging Face平台正同步上架23个文心4.5系列模型——从0.3B参数的轻量级版本到总参数...