入选CVPR 2025,哈工大团队提出分层蒸馏多示例学习框架HDMIL,快速处理千兆像素病理全切片图像
授和张永兵教授团队,创新提出一种分层蒸馏多示例学习框架
HDMIL,旨在快速识别不相关的 patch
授和张永兵教授团队,创新提出一种分层蒸馏多示例学习框架
HDMIL,旨在快速识别不相关的 patch
最近,微博智搜踩雷引发用户担忧。用户设置为仅好友圈可见或半年可见的内容也被整合进回答中。为应对这一问题,用户尝试各种方法,包括法律声明来阻止搜索,但大模型无法识别并遵守这些声明,导致声明内容可能被纳入训练数据。
在2025年,开发者转向本地部署大模型以实现更快响应、更强隐私保护和更自由定制能力。文章介绍了两种方法:RAG依赖外部知识库进行问答,而CAG通过上下文记忆与智能缓存构建本地智能体。CAG适合多轮对话场景,通过vLLM加速推理和Streamlit提供轻量级界面简化开发过程。
联合多家知名高校共同提出了 MaMI 模型,该模型
在 11 个公开医疗影像数据集上的评测中均展现出