AI「癌症神探」降临：准确度近100%，医生也自叹不如！
AI「癌症神探」降临：准确度近100%，医生也自叹不如！医学变革风暴来袭！ECgMPL模型如同医学领域的超级侦探，从细胞和组织微观图像里精准揪出癌症踪迹，诊断子宫内膜癌准确率近100%，远超医生平均水平。
来自主题: AI技术研报
5695 点击 2025-03-30 15:07
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
搜索
医学变革风暴来袭！ECgMPL模型如同医学领域的超级侦探，从细胞和组织微观图像里精准揪出癌症踪迹，诊断子宫内膜癌准确率近100%，远超医生平均水平。
最近，AI 公司 Databricks 推出了一种新的调优方法 TAO，只需要输入数据，无需标注数据即可完成。更令人惊喜的是，TAO 在性能上甚至超过了基于标注数据的监督微调。
给AI一张全新的照片，它能以相当高的准确率还猜出照片在哪个城市拍摄的。在新研究中，表现最好的AI模型，猜出图片所在城市的正确率比人类高62.6%！以后网上晒图可要当心了，AI可能知道你在哪里！
疯哥收到最多的问题就是关于n8n与coze(扣子)、Dify有何不同，n8n和他们相比有什么优势？疯哥是资深n8n玩家，深知n8n能带给个人和企业多么强大的能力。但是，非常多的国内朋友从来都没听说过n8n，更不用提使用n8n为自己和企业搭建强大的AI自动化工作流。
论文第一作者为余鑫，香港大学三年级博士生，通讯作者为香港大学齐晓娟教授。主要研究方向为生成模型及其在图像和 3D 中的应用，发表计算机视觉和图形学顶级会议期刊论文数十篇，论文数次获得 Oral, Spotlight 和 Best Paper Honorable Mention 等荣誉。此项研究工作为作者于 Adobe Research 的实习期间完成。
3D生成版DeepSeek再上新高度！
这三篇论文，出自同一AI之手。
幻觉（Hallucination），即生成事实错误或不一致的信息，已成为视觉-语言模型 (VLMs）可靠性面临的核心挑战。随着VLMs在自动驾驶、医疗诊断等关键领域的广泛应用，幻觉问题因其潜在的重大后果而备受关注。
继昨天《RAG太折磨人啦，试下pip install rankify，检索、重排序、RAG三合一，完美》发布之后，有许多朋友向我询问Rankify的具体使用方法和部署细节，尤其是生产环境如何处理自定义数据集和本地数据集。
从单张图像生成灵活视角3D场景的技术来了，在考古保护、自主导航等直接获取3D数据成本高昂或不可行的领域具有重要应用价值。
近一年以来，AI 视频生成技术发展迅猛。自 2024 年初 Sora 问世后，大家惊喜地发现：原来 AI 可以生成如此逼真的视频，一时间各大高校实验室、互联网巨头 AI Lab 以及创业公司纷纷入局视频生成领域。
AGI的这两年，基本OpenAI压着谷歌打的两年，包括但不限于谷歌自己的失误、每次发布会的被截胡。比如这次Gemini 2.5 Pro 被 4o图片生成功能抢走了几乎所有关注点。但谷歌确实也在一直追赶，从最开始的措手不及，到现在已经开始有来有往。著名科技杂志《连线》采访了谷歌前和现员工超50人，发布了一篇长文，深度挖掘了谷歌这两年苦苦追赶Openai的内幕故事，
三维高斯泼溅（3D Gaussian Splatting, 3DGS）技术基于高斯分布的概率模型叠加来表征场景，但其重建结果在几何和纹理边界处往往存在模糊问题。
「仅需一次前向推理，即可预测相机参数、深度图、点云与 3D 轨迹 ——VGGT 如何重新定义 3D 视觉？」
AI社区掀起用大模型玩游戏之风！例如国外知名博主让DeepSeek和Chatgpt下国际象棋的视频在Youtube上就获得百万播放，ARC Prize组织最近也发布了一个贪吃蛇LLM评测基准SnakeBench。
3 月 28 日，专注于构建通用 3D 大模型的 VAST 一口气开源了两个 3D 生成项目 ——TripoSG 和 TripoSF。前者是一款基础 3D 生成模型，在图像到 3D 生成任务上远超所有闭源模型；后者则是 VAST 新一代三维基础模型 TripoSF 能在所有闭源模型中同样取得 SOTA 的基础组件，用于高分辨率的三维重建和生成任务。
机器狗不语，只是一味地在北大未名湖畔捡垃圾。
「思维链劫持」（H-CoT）的攻击方法，成功攻破了包括OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1等在内的多款大型推理模型的安全防线。研究表明，这些模型的安全审查过程透明化反而暴露了弱点，攻击者可以利用其内部推理过程绕过安全防线，使模型拒绝率从98%骤降2%。
Spatial-RAG结合了空间数据库和大型语言模型（LLM）的能力，能够处理复杂的空间推理问题。通过稀疏和密集检索相结合的方式，Spatial-RAG可以高效地从空间数据库中检索出满足用户查询的空间对象，并利用LLM的语义理解能力对这些对象进行排序和生成最终答案。
巴克莱银行发布了一份关于人工智能下一个方向的研报。 标题是“人工智能下一步发展方向？向推理和代理的‘大转变’”。
图像编辑大礼包！美图5篇技术论文入围CVPR 2025。
你是否曾经用最先进的大语言模型处理企业文档，却发现它把财务报表中的“$1,234.56”读成了“123456”？或者在处理医疗记录时，将“0.5mg”误读为“5mg”？对于依赖数据准确性的运营和采购团队来说，这些问题不仅影响工作效率，更可能导致财务损失、法律风险甚至造成医疗事故。
强化学习提升了 LLM 各方面的能力，而强化学习本身也在进化。
AI Agents，Agentic AI，Agentic Architectures，Agentic Workflows......
过去十年，自然语言处理领域经历了从统计语言模型到大型语言模型（LLMs）的飞速发展。
这两年，AI 领域最激动人心的进展莫过于大型语言模型（LLM）的崛起，LLM 展现了惊人的理解和生成能力。
现有RAG工具的碎片化和复杂性常常让开发者头疼不已。昨天我的Agent群里朋友们就Rerank问题展开激烈讨论，我想起之前看到的一篇论文，这项研究介绍了一个完美的开源python工具包Rankify，它将检索、重排序和RAG三大功能整合在一个统一框架中，大幅简化了开发流程。
深夜重磅！阿里发布并开源首个端到端全模态大模型——
火，Agent可太火了！关于Agent的进展俯拾皆是，根本看不过来……
家人们震惊了！现在 AI 成精啦，不仅能写能画，现在连唱功都是格莱美级的了！