医疗大模型发展取得显著进展 / Anthropic发布最安全的Claude3模型系列 |魔法半周报

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中国医疗大模型的发展已经取得了显著进展，广泛应用于临床辅助决策、医学研究和健康管理等多个场景。医疗大模型有望实现多模态AI与医疗实践全流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面的能力。

然而，在实际应用中，医疗大模型仍面临准确度、透明度和可解释性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。医疗大模型的主要应用场景包括疾病预测、辅助诊断、个性化治疗、药物发现等各个方面。它可以协助分析临床文本和医学影像，帮助医生做出诊断和治疗建议。

未来，随着技术的进步和医疗数据的增加，医疗大模型的应用将更加广泛。然而，在推动医疗大模型的发展过程中，需要克服技术挑战和伦理隐忧，并确保数据的隐私和安全性得到充分保护。

Anthropic公司最新发布的Claude3模型系列被认为是与OpenAI最能抗衡的创业公司。Anthropic强调他们的模型是最安全的，通过引入一种叫做“宪法人工智能”的技术来增强其安全性和可靠性。Claude3在一些复杂推理的基准测试中表现出色，尤其在金融和医疗领域。

Anthropic致力于成为企业客户的最佳合作伙伴，他们推出了三种不同性能和成本的版本供企业客户选择。Anthropic还优化了模型的准确性和长文本输入的能力，并且在处理多种视觉格式的内容上有了进步。此外，Anthropic还计划提供更长的上下文窗口能力，并引入了“引用”功能来验证答案。

尽管如此，Anthropic也承认创造一个完全中立的生成式人工智能工具几乎是不可能的。他们使用一种叫做“宪法人工智能”的方法来尽可能与人类的价值观一致。总体而言，Anthropic的Claude3模型系列在智能性能、响应速度、安全性等方面有了显著的提升，成为企业客户的首选。

IEEE最新发布了可解释AI体系架构标准P2894，该标准为行业提供了构建、部署和管理机器学习模型的技术蓝图。可解释AI是人工智能的一个新兴分支，致力于解释人工智能决策背后的逻辑，对于提升系统的透明度、安全性和可靠性至关重要。

随着大模型时代的到来，模型变得越来越复杂，因此关注可解释性变得尤为重要。该标准定义了可解释AI的架构框架和应用指南，包括描述和定义、方法类型和适用场景，以及性能评估方法。该标准的发布是行业合作的结果，吸纳了金融、通信、零售、互联网等领域的实践经验，为AI的广泛落地提供了有价值的参考。

此外，IEEE还批准了多个与可信联邦学习和可信赖人工智能相关的标准，如隐私和安全架构的标准IEEE P2986以及可信联邦学习的框架和特性标准IEEE P3187。这些标准的陆续发布将推动技术合作与创新，提升人工智能的安全性和可信度，促进数据的安全流通和人工智能的广泛应用。

近年来，几何图神经网络一直是科学智能研究的重要工具。几何图神经网络能够对物理系统进行建模，并在科学领域中的粒子、分子、蛋白质、晶体等物理系统中得到广泛应用。最近，人大高瓴联合腾讯AI Lab、清华、斯坦福等机构发布了一篇综述论文，系统梳理了相关几何图神经网络文献。

在几何图神经网络模型方面，文章归类了不变模型、等变模型和受Transformer架构启发的Geometric Graph Transformer等三类模型。在科学应用方面，综述涵盖了物理和生物化学等多个应用场景，并介绍了各个任务中的常用数据集和经典模型设计思路。

综述还展望了几何图基础模型、模型训练与现实世界实验验证的高效循环、与大型语言模型的融合以及等变性约束条件的放松等未来研究方向。几何图神经网络在科学领域中的应用具有很大的潜力，能够提高模型的准确率，并在生成任务中取得优势。

清华大学等机构提出了一种基于Transformer的MOF材料多功能预测框架Uni-MOF。该框架通过预训练和微调两个阶段来进行预测。在预训练阶段，研究人员使用大量的MOF结构数据集进行训练，以学习材料的结构特征。

在微调阶段，他们使用约300万个标记数据点来训练模型，以准确预测吸附容量。Uni-MOF框架不仅具有高精度的预测能力，而且可以在不同操作条件下预测气体吸附特性。

研究结果显示，Uni-MOF的预测精度高达0.98，并且在跨系统数据集上表现出优越的性能。该研究为MOF材料的气体吸附预测提供了一种统一且易于使用的框架，具有广泛的应用前景。

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