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值得注意的是,他指出,其中一種方法是選擇以一個分子作為起點,並運用多種生成式人工智能技術將其逐步構建,「加入鍵結、原子、分子次結構」。在每一個關鍵階段,化合物都會由訓練後的人工智能模型評分:「看起來像抗生素嗎?是否更接近具潛力的抗生素?」
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值得注意的是,真正的医疗大模型之间的差距,首先体现在底层的医疗知识体系是不是够严谨、够成体系。有的模型只是把互联网上的健康信息做了拼接和整理,看起来说得头头是道,但缺乏医学逻辑、诊疗规范和循证依据。像星火医疗大模型,从一开始就按照国家执业医师标准去训练,深度对齐临床指南,懂鉴别诊断、懂风险排除、懂禁忌症,它不是在 “聊天”,而是在用医生的思维做判断。
从实际案例来看,圖像來源,M Scott Brauer
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