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住院需要带什么

来源:网络时间:2025-08-07 16:04:57
百度 美国联邦储备委员会(简称:美联储)或许已决定今年还将再加息至少两次,但许多新兴市场的央行并不急于跟进。

在人工智能的黎明时代,一场无声的科技风暴正席卷全球。当时间的指针悄然指向年终,各大科技巨擘为争夺AI王冠,展开了一场史无前例的智慧较量。在这场没有硝烟的战争中,百川智能,一个在智能领域潜心钻研的革新者,突然间成为世界的焦点。

1月24日,犹如划破天际的闪电,百川智能发布了国内首屈一指的全场景深度思考模型——Baichuan-M1-preview。这不仅仅是一个模型,它是语言、视觉与搜索推理的完美融合,拥有挑战未来边界的强大力量。在数学的迷宫与代码的海洋中,它超越了众多传奇前辈,如同一位智慧的探险家,破解了一个又一个难题,让GPT-4o和Claude3.5Sonnet等昔日明星黯然失色。

Baichuan-M1-preview的横空出世,不仅在学术界掀起波澜,更在软件开发与医疗健康的实用领域展现出惊人的潜力。它在百小应App中的应用,如同给世界装上了思考的眼睛,从解决复杂的理论问题到改善人类生活的方方面面,每一个进步都预示着新时代的来临。

在这个故事里,我们跟随Baichuan-M1-preview的脚步,探索科技与人性的交汇点,见证一个由智能引领的未来世界,它不仅挑战着我们的认知极限,更在不经意间,改写着人类文明的进程。这不仅是一场技术竞赛的纪实,更是一次关于智慧与梦想的壮丽启航。

  

年末将至,全球ai大模型竞争骤然白热化。本周,kimi模型开启强化学习新范式,deepseekr1以开源姿态“接棒”openai,谷歌则将gemini2.0Flashthinking的上下文长度扩展至百万级。种种迹象表明,各大玩家正试图在近期决出胜负。

  

1月24日,百川智能重磅发布国内首个全场景深度思考模型,将这场军备竞赛推向高潮。

  

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Baichuan-M1-preview具备语言、视觉和搜索推理三重能力,在多个主流开源及闭源评测集上表现出色。

  

在AIME、Math等数学基准测试和LiveCodeBench代码任务中,Baichuan-M1-preview超越了o1-preview等模型。

  

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在MMMU-val、MathVista等视觉推理权威评测中,Baichuan-M1-preview的表现优于GPT-4o、Claude3.5Sonnet、QVQ-72B-Preview等模型。

  

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目前,Baichuan-M1-preview已在百小应App上线,赋予其深度思考能力。百川智能展示了该模型在学术研究、软件开发和医疗健康领域的应用成果:

  

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在数学推理和跨学科知识处理方面表现卓越,能够解决复杂理论问题。

  

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深入理解代码结构,提供精准的优化建议和调试方案,显著提升开发效率。

  

Baichuan-M1-preview的医疗能力尤为突出,它能进行严谨的医学推理,整合不同权威等级的证据,确保信息准确性。

  

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通过严谨的病程推理,协助医生进行诊断决策,为患者提供全面的分析和个性化建议。

  

深度思考大模型进军医疗领域

  

Baichuan-M1大模型兼具通用能力和专业特长,它实现了“医疗循证模式”。在回答复杂医学问题时,模型如同遵循“循证医学”原则,以可靠的医疗知识为依据,提供有理有据的解答。

  

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百川智能构建了包含亿级条目的循证医学知识库,涵盖海量医学论文、权威指南等专业医疗内容,并持续更新。面对医学知识的多样性和复杂性,医疗循证模式对证据进行多层级评估和整合,确保结论的可靠性。

  

这提升了大模型在医疗领域的应用可靠性,也为其在高度专业领域的落地应用指明了方向。对医疗专业人士而言,Baichuan-M1-preview可辅助疑难病症诊断和治疗,提升临床决策效率;对医学科研人员而言,它能高效检索最新研究成果,提升科研效率;对患者而言,它可提供第二诊疗意见和科普支持。

  

14B版本开源,全链路优化过程公开

  

百川智能开源了Baichuan-M1-preview的14B参数版本——Baichuan-M1-14B,这是行业首个医疗增强开源模型。在权威医学评测中,其表现超越了更大参数量的Qwen2.5-72B-Instruct,与o1-mini不相上下。

  

Baichuan-M1系列模型擅长解决复杂推理问题,尤其在医疗领域表现突出。其技术细节如下:

  

在数据收集方面,百川智能收集了万亿级token的严肃医疗数据,并进行了严格的数据筛选和合成,保证数据质量和多样性。图片数据医疗科室分类。同时,构建了20T的多语言数据集,涵盖多种语言。

  

在模型训练阶段,采用多阶段领域提升方案,分为通识提升、医疗基础知识提升和医疗进阶知识提升三个阶段。图片

  

在模型对齐阶段,采用ELO、TDPO和PPO等强化学习方法,优化模型的生成策略,提升模型的生成质量、逻辑推理能力和用户偏好贴合度。

  

Baichuan-M1-14B开源链接:-GitHub:

  Huggingface(base):   Huggingface(Instruct):   NPU版本支持BF16推理:   

挑战与突破

  

GPT-4推出后,大模型发展面临数据和并行化瓶颈。OpenAI的o1模型开启了强化推理的新方向,百川智能则选择医疗领域作为突破口。AI医疗对大模型技术的需求极高,几乎等同于AGI。百川智能选择攻克这一难题,推动AI技术进步。

以上就是最懂医疗的国产推理大模型,果然来自百川智能的详细内容,更多请关注其它相关文章!

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