研究：OpenAI模型在评估眼疾方面几乎与医生不相上下

研究：OpenAI模型在评估眼疾方面几乎与医生不相上下 一项研究显示，OpenAI最新的人工智能模型在分析眼部状况方面几乎与专家医生不相上下。这项研究突显了该技术在医学领域的潜力。根据周三发表的一篇论文，GPT-4模型在评估眼部问题和建议治疗方面，超过或达到了除得分最高的专业医生之外所有人的得分。发表在《公共科学图书馆数字健康》杂志上的一篇论文的主要作者Arun Thirunavukarasu说：“这项工作表明，这些大型语言模型在眼睛健康方面的知识和推理能力现在几乎与专家无法区分。”Thirunavukarasu在剑桥大学临床医学院学习期间进行了这项研究，他表示：“我们现在正在以一种更加开放的方式进行训练，并发现这些模型几乎具备了它们没有被明确训练的能力。”伦敦大学学院(UCL)人工医学智能教授皮尔斯•基恩表示，这项最新研究“令人兴奋”，其利用人工智能对专家的表现进行基准测试的想法“超级有趣”。同时也隶属于伦敦摩尔菲尔德眼科医院的基恩认为，在将这项技术应用于临床之前，还需要做更多的工作。

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：开源大模型的统一后端接口，支持多种开源大模型 该项目为开源大模型的推理实现统一的接口接口，与OpenAI响应保持一致，具有以下特性： 以OpenAI ChatGPT API这样的方式调用开源分布式大模型 支持流式响应，实现打印机效果 实现文本嵌入模型，为文档知识问答提供支持 支持大规模语言模型开发工具langchain 的广泛功能 要简单的修改环境变量即可将开源模型作为chatgpt的替代模型，为大众应用提供反馈支持 支持加载经过自行训练的lora模型

：最新的高性能全开源文本嵌入模型

：最新的高性能全开源文本嵌入模型 Nomic发布了第一个完全开源的文本嵌入模型Nomic Embed，其文本长度可达8192，性能超过OpenAI的Ada和其他开源模型。 Nomic Embed的模型权重、训练代码和用于训练的数据集都是完全开源的，可以进行全面审计。 Nomic Embed可以通过Nomic Atlas嵌入API进行商业部署，提供100万免费调用量，也可以通过Nomic Atlas企业版进行可靠、合规的企业级部署。 文本嵌入是现代NLP中一个关键组件，Nomic Embed通过多阶段的对比训练获得。首先预训练BERT，然后在大规模非监督数据上进行对比训练，最后在小规模标注数据上微调。 Nomic Embed在多个基准测试中表现强劲，尤其是在长文本任务上优于Ada。它提供了一个高性能且可审计的开源文本嵌入方案。 Nomic还发布了所有用于训练的数据，以实现完全的模型可审计性。希望社区可以基于Nomic Embed继续推进开源AI。

OpenAI的模型在评估眼疾方面几乎与医生不相上下

OpenAI的模型在评估眼疾方面几乎与医生不相上下 眼科一直是将人工智能应用于临床并解决其应用障碍的工作重点，例如模型通过虚构数据产生"幻觉"的倾向。"这项工作表明，这些大型语言模型在眼健康方面的知识和推理能力现在几乎与专家无异，"发表在《PLOS 数字健康》杂志上的一篇论文的主要作者 Arun Thirunavukarasu 说。他补充说："我们看到了回答相当复杂问题的能力。研究使用了 87 种不同的病人情况来测试 GPT-4 在非专业初级医生、见习眼科医师和专家眼科医师中的表现。论文称，该模型的表现优于初级医生，并取得了与许多专家相似的结果。研究人员说，这项研究之所以引人注目，是因为它将人工智能模型的能力与执业医生的能力进行了比较，而不是与检查结果进行比较。它还运用了生成式人工智能的广泛能力，而不是之前一些人工智能医学研究中测试的狭窄能力，如通过病人扫描诊断癌症风险。该模型在需要一阶记忆的问题和需要高阶推理的问题（如插值、解释和处理信息的能力）上表现同样出色。Thirunavukarasu 在剑桥大学临床医学院学习期间开展了这项研究，他目前在牛津大学工作，他认为可以通过扩大数据集（包括管理算法、去身份化的病人笔记和教科书）对模型进行训练，从而进一步完善模型。这就要求在扩大信息来源的数量和性质的同时，确保信息保持良好的质量，在两者之间取得"棘手的平衡"。潜在的临床用途可能是对病人进行分流，或在专业医护人员有限的情况下使用。有证据表明，人工智能有助于诊断，例如能发现可能被医生遗漏的早期乳腺癌，因此在临床环境中部署人工智能的兴趣大增。与此同时，考虑到错误诊断可能对患者造成的伤害，研究人员也在努力解决如何控制严重风险的问题。伦敦大学学院人工医学智能教授皮尔斯-基恩（Pearse Keane）说，这项最新研究"令人兴奋"，其利用人工智能为专家的表现设定基准的想法"超级有趣"。基恩也是伦敦莫菲尔德眼科医院的成员，他也认为，在将这些技术引入临床之前，还需要做更多的工作。他列举了自己去年研究中的一个例子：向一个大型语言模型询问有关眼部黄斑变性的问题，结果该模型在回答中给出了根本是"杜撰"出来的参考资料。"我们必须在对这项技术的兴奋和潜在的巨大利益之间取得平衡.....至少要有谨慎和怀疑。"他说。 ... PC版： 手机版：

Stable Audio Open 开源 AI 模型发布

Stable Audio Open 开源 AI 模型发布 Stability AI 立足 Stable Diffusion 文生图模型，进一步向音频领域拓展，推出了 ，可以基于用户输入的提示词，生成高质量音频样本。 Stable Audio Open 最长可以创建 47 秒的音乐，非常适合鼓点、乐器旋律、环境音和拟声音效，该开源模型基于 transforms 扩散模型（DiT），在自动编码器的潜在空间中操作，提高生成音频的质量和多样性。 Stable Audio Open 目前已经开源，感兴趣的用户可以在上试用。据说它使用了来自 FreeSound 和 Free Music Archive 等音乐库的 486000 多种采样进行训练。Stability AI 公司表示：“虽然它可以生成简短的音乐片段，但并不适合完整的歌曲、旋律或人声”。 Stable Audio Open 和 Stable Audio 2.0 不同是，前者为开源模型，专注于短音频片段和音效，而后者能够生成最长 3 分钟的完整音频。来源 ， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat