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大模型驱动的多组学队列数据整合与疾病预测 AI大模型简介、应用与优势 1.大模型技术简介 2.AI大模型介绍和使用 3.国内外大模型对比(DeepSeek,智谱清言,文心一言,通义千问,kimi,星火认知 ChatGPT等) AI大模型辅助医学论文写作 1.选题与检索:利用AI大模型进行医学科研问题定义与文献搜索策略 2.大纲规划:利用AI大模型进行论文结构规划 3.写作:AI工具在摘要、引言、方法、结果与讨论部分的写作应用 4.参考文献管理:利用AI大模型进行引用管理与参考文献自动生成 5.润色:利用AI进行论文润色与语言优化 6.讨论:如何保持学术诚信与避免抄袭风险 AI大模型辅助医学临床科研 1.医学科研绘图:利用AI大模型根据数据绘制散点图,折线图,柱状图,饼图等,缺失值图 2.医学数据分析:利用AI大模型对数据集进行分析预测,搭建机器学习模型 3.PPT制作:利用AI大模型根据文章内容或自定义大纲创建PPT 4.文档处理:利用AI大模型进行PDF,WORD等文档阅读总结与检索、处理 AI大模型辅助python编程与开发 1.AI编程环境的快速部署及AI开发工具使用 2.基于AI编程的低门槛自动算法及实验代码生成 3.利用AI大模型对代码进行解释 4.利用AI大模型进行代码纠错及修改 5.利用AI大模型帮你优化代码 6.DeepSeek API开发使用 AI+影像组学 1.医学影像分类(用于诊断样本是否有病以及类型) (1)图像分类算法原理简介 (2)使用预训练好的CNN模型判断病变类型(预计使用Chest X-Ray数据集) 2.医学目标检测(用于病变组织定位以及类型判断) (1)目标检测算法原理简介 (2)使用预训练好的CNN模型判断肺癌病变类型(预计使用LUNA16数据集) 3.医学组织分割(用于组织精确分割) (1)图像分割算法原理简介 (2)使用预训练好的CNN模型进行脑肿瘤分割(预计使用BraTS数据集)‌ 医疗大模型经典应用 1.医学行业大模型与在线平台介绍 2.开源医学大模型下载与本地化推理部署 3.医疗开源大模型疾病诊断实践 (1)基于Google MedGemma AI大模型的医疗图像分析(X光等医疗图像解读与结构化诊疗报告生成) (2)基于同济大学Med-Go大模型的罕见病诊断 15600760673
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一川AI7月前
今日AI新闻2025.07.29 1. 智谱 AI 发布 GLM-4.5—— 全球首个原生融合推理、编码、智能体能力的开源模型。采用 MoE 架构实现高参数效率,在推理、代码和智能体能力方面达到开源 SOTA 水平,API 调用价格显著低于主流模型。 2. 阿里开源通义万相 Wan2.2—— 全球首个 MoE 架构视频生成模型。该模型计算效率提升 50%,首创电影美学控制系统,支持消费级显卡部署,大幅降低视频生成技术门槛。 3. 阶跃星辰双线发力:推出 AI 研究助手 "阶跃深研",专为金融、咨询、医疗领域设计,十分钟内可完成复杂研究任务;同时发布 321B 参数量的 Step3 基础大模型,具备多模态特性并计划于 7 月 31 日开源,已联合多家厂商成立 "模芯生态创新联盟"。 4. 微软 Edge 浏览器推出 Copilot 模式 —— 通过 AI 实现智能搜索和语音导航,在保证隐私安全前提下提升浏览效率,目前已向所有用户免费开放。 5. 上海 AI 实验室开源 "书生" 科学多模态大模型 Intern-S1—— 在化学、材料等领域超越闭源模型,具备跨模态科学数据解析能力,支持科研创新。 6. 豆包 App 升级视觉推理能力,新增图片深度思考模式,可分析建筑风格等特征实现精准定位; 7. 网信办启动为期两个月的专项整治,重点打击自媒体 AI 生成不实信息行为。#今日AI新闻#chatglm#通义万象#阶跃星辰
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大语言模型驱动的电子病历智能:应用、挑战与展望 AI大模型简介、应用与优势 1.大模型技术简介 2.AI大模型介绍和使用 3.国内外大模型对比(DeepSeek,智谱清言,文心一言,通义千问,kimi,星火认知 ChatGPT等) AI大模型辅助医学论文写作 1.选题与检索:利用AI大模型进行医学科研问题定义与文献搜索策略 2.大纲规划:利用AI大模型进行论文结构规划 3.写作:AI工具在摘要、引言、方法、结果与讨论部分的写作应用 4.参考文献管理:利用AI大模型进行引用管理与参考文献自动生成 5.润色:利用AI进行论文润色与语言优化 6.讨论:如何保持学术诚信与避免抄袭风险 AI大模型辅助医学临床科研 1.医学科研绘图:利用AI大模型根据数据绘制散点图,折线图,柱状图,饼图等,缺失值图 2.医学数据分析:利用AI大模型对数据集进行分析预测,搭建机器学习模型 3.PPT制作:利用AI大模型根据文章内容或自定义大纲创建PPT 4.文档处理:利用AI大模型进行PDF,WORD等文档阅读总结与检索、处理 AI大模型辅助python编程与开发 1.AI编程环境的快速部署及AI开发工具使用 2.基于AI编程的低门槛自动算法及实验代码生成 3.利用AI大模型对代码进行解释 4.利用AI大模型进行代码纠错及修改 5.利用AI大模型帮你优化代码 6.DeepSeek API开发使用 AI+影像组学 1.医学影像分类(用于诊断样本是否有病以及类型) (1)图像分类算法原理简介 (2)使用预训练好的CNN模型判断病变类型(预计使用Chest X-Ray数据集) 2.医学目标检测(用于病变组织定位以及类型判断) (1)目标检测算法原理简介 (2)使用预训练好的CNN模型判断肺癌病变类型(预计使用LUNA16数据集) 3.医学组织分割(用于组织精确分割) (1)图像分割算法原理简介 (2)使用预训练好的CNN模型进行脑肿瘤分割(预计使用BraTS数据集)‌ 医疗大模型经典应用 1.医学行业大模型与在线平台介绍 2.开源医学大模型下载与本地化推理部署 3.医疗开源大模型疾病诊断实践 (1)基于Google MedGemma AI大模型的医疗图像分析(X光等医疗图像解读与结构化诊疗报告生成) (2)基于同济大学Med-Go大模型的罕见病诊断 15600760673
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智谱GLM-5封神!20 万字文档拆解国产最强开源大模型🔥 #GLM5 #智谱AI #国产大模型 #AI大模型 #大模型技术 一、GLM-5 核心定位与性能 1. 智谱最新发布 GLM-5,7440 亿参数混合专家 MoE 模型 2. 底层:MoE + Slime 异步强化学习架构 3. 上下文窗口:200K,可输入整本书 / 完整代码仓库 4. 权威榜单:全球第 4,开源模型第 1 5. 编码能力:开源 SOTA,超越 Gemini 3 Pro,逼近 Claude Opus 4.5 6. 支持:多模态、超长文本、复杂工程、AI Agent 开发 二、文档与学习内容 1. 提供20 万字深度文档(Cursor 编写,11 章) 2. 提供10 万字技术文档(OpenCode + Minimax 生成) 3. 内容覆盖:行业格局、模型演进、架构原理、训练、部署、应用、未来趋势 三、GLM-5 技术架构与创新 (一)模型架构 1. Transformer + MoE 混合专家(256 个专家) 2. 借鉴 Deepseek 稀疏机制,自研优化 3. 稀疏注意力、多 Token 预测、旋转位置编码 (二)训练创新 1. Slime 异步强化学习,替代传统 RLHF,训练效率大幅提升 2. 训练数据、流程、分布式部署全面优化 3. 部署成本降低 50%,节省数千万美元训练资源 (三)核心能力 1. 长文本理解与超长上下文 2. 工程级代码生成(从辅助编码→完整项目) 3. 多模态融合(视觉编码器) 4. 动态路由、专家调度、事件总线 (四)源码与工程 1. 架构清晰,可复现、可学习 2. 展示了国产大模型在软件与算法层面的领先性 四、总结与行业意义 1. GLM-5 是国产大模型里程碑,打破外部限制 2. 核心竞争力:架构设计 + 工程化 + 训练效率 3. 未来方向:AGI、工程级自主编程、多模态复杂任务
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2月12号凌晨,智谱扔下了一颗重磅消息——GLM-5正式上线并且完全开源。但比这个官宣更精彩的,是它背后的故事。 就在几天前,全球开发者社区被一个神秘模型"Pony Alpha"搅得沸沸扬扬。这个在OpenRouter平台上线的匿名模型,没有任何品牌背书,却凭借强悍的编码能力和超长上下文窗口,连续多日霸榜热度第一。直到智谱官方确认,大家才恍然大悟:原来这匹"黑马",就是GLM-5的匿名测试版本。 这种"先上车后补票"的玩法,在AI圈极其罕见。通常大厂发布新模型都是锣鼓喧天、发布会加PPT,但智谱选择让产品自己说话。当一个模型在没有Logo、没有营销的情况下,被全球开发者当作真实生产工具使用,这本身就说明了能力层级的质变。 那么GLM-5到底强在哪?智谱给它定的调很清晰:这不是一个聊天机器人,而是一个"Agentic Engineering"基座模型。什么意思呢?过去两年,大模型的主流叙事是"写代码""写前端",这叫Vibe Coding,氛围编程,追求的是代码片段的流畅生成。但现在行业共识正在转向:模型需要完成完整工程与复杂任务,从写几行代码进化到端到端交付整个系统。 举个例子你就明白了。以前的AI编程像是请了个文笔不错的实习生,能帮你写个漂亮的HTML页面;但GLM-5更像是一个系统架构师,它懂Linux内核,懂500个微服务之间的调用关系,懂如何在不炸掉线上的前提下重构代码,还能自己规划任务、自己修Bug。在SWE-bench-Verified和Terminal Bench 2.0这两个权威编程基准测试中,GLM-5拿下了开源模型的最高分,真实使用体验已经逼近行业天花板Claude Opus 4.5。 更值得关注的是它的"长程记忆"能力。智谱构建了一个叫"Slime"的异步强化学习框架,让模型能在长程交互中持续学习,不再是聊几句就忘。在一个模拟经营测试中,GLM-5被要求经营一年的自动售货机业务,最终账户余额达到4432美元,这个成绩接近Claude Opus 4.5的水平。这意味着什么?意味着AI开始具备长期规划能力和资源管理能力,能在复杂任务中保持目标一致性。 #智谱 #GLM5 #AI编程 #大模型涨价 #AI应用
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