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摘要传统的生物医学人工智能（AI）模型，针对特定任务或模式设计，在实际应用中往往表现出有限的灵活性，并且难以利用整体信息。通用型AI由于其解释不同数据类型的能力以及为多样化需求生成定制输出的能力，具有解决这些限制的潜力。然而，现有的生物医学通用型AI解决方案通常对研究人员、从业者和患者而言是重量级且闭源的。在这里，我们提出了BiomedGPT，第一个开源且轻量级的视觉语言基础模型，旨在作为一个能够执行各种生物...

摘要自ChatGPT和GPT4发布以来，大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MLLMs）因其在理解、推理和生成方面的卓越能力而受到广泛关注，为将人工智能整合到医学中引入了变革性范式。本调查全面概述了LLMs和MLLMs在医学中的发展、原理、应用场景、挑战和未来方向。具体而言，它首先考察了范式转变，追溯了从传统模型到LLMs和MLLMs的转变，并强调了这些LLMs和MLLMs在医学应用中的独特优势。接下来，调查回顾了现有的医学LLMs和...

数据是现代企业的命脉，为从创新到战略决策的方方面面提供动力。然而，随着组织积累的信息量不断增长（从技术文档到内部通信），他们面临着一项艰巨的挑战：如何从海量的非结构化数据中提取有意义的见解和可操作的结构。检索增强生成（RAG）已成为一种流行的解决方案，它通过集成相关的企业数据来增强AI生成的响应。虽然传统的RAG方法对简单的查询有效，但在解决需要推理和交叉引用的复杂、多层次问题时，往往无法满足要求。问...