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本文目录一览：

• 1、1亿用户的ChatGPT老崩,7000万用户的文心一言却啥事没有?
• 2、【开源推荐】10个医疗领域开源AI模型/工具
• 3、LLM在医疗领域的调查:从数据、技术、应用到责任和伦理(四)

1亿用户的ChatGPT老崩,7000万用户的文心一言却啥事没有?

亿用户的ChatGPT频繁崩溃而7000万用户的文心一言运行稳定，主要与用户使用频率、使用类型差异以及算力资源支撑能力有关。

文心一言 VS ChatGPT “文心一言确实不如现在最好的ChatGPT版本，但差距也不是很大，可能就是一两个月的差别。目前差不多是ChatGPT今年1月份的水平。但大家早就忘了1月份它是什么样子，今天大家已经习惯GPT-4，GPT-4的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术。

百度“文心一言”的推出，标志着中国在人工智能领域迈出了重要一步，尤其是在ChatGPT等先进模型引发全球关注后，百度的这一举动无疑具有深远的意义。然而，对于“文心一言”的评价，我们需要从多个维度进行客观分析。

【开源推荐】10个医疗领域开源AI模型/工具

简介：Med-PaLM 2是谷歌专为解答医疗信息查询而设计的AI工具，正在梅奥诊所进行测试。作为语言模型PaLM 2的一个变种，Med-PaLM 2在推理、达成共识的答案和理解方面展现出了令人鼓舞的结果。谷歌强调，测试阶段的客户数据将保持加密并不被其访问。

MedGemma：医疗领域的专用模型MedGemma是基于Gemma 3架构开发的医疗专用模型，针对医疗场景的复杂需求进行了优化。其核心配置包括两种参数规模：4B参数多模态模型：支持文本、图像等多模态数据的联合处理，适用于医学影像分析、电子病历解析等场景。

傅利叶开源Fourier ActionNet数据集及工具链：傅利叶开源的数据集和全流程工具链为机器人技术研究提供了重要资源，加速了相关领域研发进程。其GR-2机器人在公园行走展示，体现了技术成果的实际应用潜力。

LLM在医疗领域的调查:从数据、技术、应用到责任和伦理(四)

1、大语言模型（LLM）在医疗领域的应用呈现多样化发展，涵盖医疗问答、数据去标识、多语言医疗对话、隐私保护模型开发及基于医学知识增强的模型构建等多个方向，不同模型在技术路径、性能表现及成本效益方面各有特点。

2、LLMs的偏见缓解：通过指令微调（如RLHF）和提示工程研究偏见缓解方法。例如，InstructGPT通过收集人类演示数据、汇编比较数据构建奖励模型，并使用近端政策优化算法微调策略。

3、LLM聊天机器人因涉及医学诊断或治疗建议，属于此类监管范围。图1：LLM在医疗领域的应用需满足安全性、性能和风险效益要求LLM聊天机器人的技术局限性不可靠性与“幻觉”问题：LLM常生成高度可信但错误的陈述，甚至提供危险建议（如模拟心理健康患者自杀）。

4、跨学科覆盖：在MoleculeNet数据集的58个基准任务中，LLM4SD覆盖生理学（如药物渗透性）、生物物理学（如蛋白质结合）、物理化学（如溶解度）和量子力学（如材料电子特性）四大领域，均达到当前最佳水平。