这款7b模型在医疗数据上进行了训练，当由医生进行人类偏好评估时，其与GPT-4打成了平手。这表明了医疗领域AI技术的强大进步。这款模型的性能与GPT-4相当，显示出其在理解和解析医疗数据方面的强大能力。这项成就不仅...

CARES是一个全面的评估框架，用于评估医疗大视觉语言模型（Med-LVLMs）的可信度。该框架的目标是确保这些模型能够在医疗环境中提供可靠且准确的结果。就像其他的人工智能模型一样，医疗大视觉语言模型的可信度是其成...

InvariantSelectPR是一种旨在提高大型多模态模型（LMMs）在特定领域如医疗保健中的适应性的方法。这种方法通过优化模型的选择和调整，使其能够更好地处理不同领域的数据，提高预测的准确性和可靠性。在医疗领域，数...