《规定》具有以下几个特点

《规定》具有以下几个特点：一是坚持鼓励创新。保护企业创新成果，着力促进互联网行业发挥最大创新潜能。二是着力规范竞争。顺应我国数字经济发展新特点、新趋势、新要求，完善各类网络不正当竞争行为认定标准及规制要求。明确了仿冒混淆、虚假宣传等传统不正当竞争行为在网络环境下的新表现形式，列举了反向刷单、非法数据获取等新型网络不正当竞争行为。并设置兜底条款，为可能出现的新问题新行为提供监管依据。三是加强消费者权益保护。回应社会关切，对当前我国线上消费中侵害消费者权益的刷单炒信、好评返现、影响用户选择等焦点问题进行规制，为解决线上消费新场景新业态萌发的新问题提供政策支撑。四是强化平台责任。督促平台对平台内竞争行为加强规范管理，同时对滥用数据算法获取竞争优势等问题进行规制。五是优化执法办案。针对网络不正当竞争行为辐射面广、跨平台、跨地域等特点，对监督检查程序作出特别规定。创设专家观察员制度，为解决重点问题提供智力支撑和技术支持。六是明确法律责任。充分发挥市场监管领域法律法规“组合拳”作用，有效衔接反不正当竞争法、电子商务法、反垄断法、行政处罚法等法律。同时，明确了没收违法所得的法律责任，强化监管效果。《规定》自2024年9月1日起施行。

一个医疗大语言模型的综合评测框架，具有以下三大特点：

一个医疗大语言模型的综合评测框架，具有以下三大特点：1.大规模综合性能评测：GenMedicalEval构建了一个覆盖16大主要科室、3个医生培养阶段、6种医学临床应用场景、基于40，000+道医学考试真题和55，000+三甲医院患者病历构建的总计100,000+例医疗评测数据。这一数据集从医学基础知识、临床应用、安全规范等层面全面评估大模型在真实医疗复杂情境中的整体性能，弥补了现有评测基准未能覆盖医学实践中众多实际挑战的不足。2.深入细分的多维度场景评估：GenMedicalEval融合了医师的临床笔记与医学影像资料，围绕检查、诊断、治疗等关键医疗场景，构建了一系列多样化和主题丰富的生成式评估题目，为现有问答式评测模拟真实临床环境的开放式诊疗流程提供了有力补充。3.创新性的开放式评估指标和自动化评估模型：为解决开放式生成任务缺乏有效评估指标的难题，GenMedicalEval采用先进的结构化抽取和术语对齐技术，构建了一套创新的生成式评估指标体系，这一体系能够精确衡量生成答案的医学知识准确性。进一步地，基于自建知识库训练了与人工评价相关性较高的医疗自动评估模型，提供多维度医疗评分和评价理由。这一模型的特点是无数据泄露和自主可控，相较于GPT-4等其他模型，具有独特优势。#框架