一个模型读懂所有医学数据，Hulu-Med探索医学大模型开源新范式 | 浙大x上交xUIUC
一个模型读懂所有医学数据，Hulu-Med探索医学大模型开源新范式 | 浙大x上交xUIUC从影像诊断到手术指导，从多语言问诊到罕见病推理—— 医学AI正在从“专科助手”进化为“全能型选手”。
来自主题: AI技术研报
8305 点击 2025-11-14 09:40
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从影像诊断到手术指导，从多语言问诊到罕见病推理—— 医学AI正在从“专科助手”进化为“全能型选手”。
刚刚，文心5.0正式发布了！全新一代主打原生全模态，最开始就把语言/图像/视频/音频放在同一套自回归统一架构里，做统一的理解与生成训练。所以，最终模型能够做到支持全模态输入（文字/图片/音频/视频）+全模态输出（文字/图片/音频/视频），创意写作、指令遵循、智能体规划方面也更强了。
谷歌DeepMind的IMO金牌模型，完整技术全公开了！
中国最早进行医疗大模型后训练的创新企业之一 ——杭州全诊医学科技有限公司（以下简称“全诊医学”）正式宣布完成1亿元B轮融资：2024年4季度由A股上市公司“创新医疗”(SZ.002173)完成战略轮投资；2025年2季度由中国医药工业百强“好医生集团”完成B轮投资，探针资本担任本轮融资的独家财务顾问。
提到 AI 的突破，人们首先想到的往往是大语言模型（LLM）：写代码、生成文本、甚至推理多模态内容，几乎重塑了通用智能的边界。但在一个看似 “简单” 的领域 —— 结构化表格数据上，这些强大的模型却频频失手。
本文档分析 CAMEL 项目中 hybrid_browser_toolkit 的技术实现，覆盖其架构设计、核心功能与通信协议。
我们都知道 LLM 中存在结构化稀疏性，但其底层机制一直缺乏统一的理论解释。为什么模型越深，稀疏性越明显？为什么会出现所谓的「检索头」和「检索层」？
目前，GRPO 在图像和视频生成的流模型中取得了显著提升（如 FlowGRPO 和 DanceGRPO），已被证明在后训练阶段能够有效提升视觉生成式流模型的人类偏好对齐、文本渲染与指令遵循能力。
还记得今年上半年小红书团队推出的DeepEyes吗？
如果有人告诉你：不用分阶段做强化学习、不搞课程学习、不动态调参，只用最基础的 RL 配方就能达到小模型数学推理能力 SOTA，你信吗？