2026-10-16 — 2026-10-16
重要进展 · 第 4 / 31 页
— · 2 条
精选资讯 · 第 1 / 1 页
研究团队发布了开源肿瘤临床决策支持系统OncoAgent。该系统采用双层多智能体框架，结合LangGraph拓扑与四阶段Corrective RAG流程，检索超过70份权威临床指南。系统根据查询复杂度，将任务路由至9B参数的速度优化模型或27B参数的深度推理模型，两者均通过QLoRA在AMD MI300X硬件上使用包含26万余病例的数据集进行微调。系统强制执行严格的零受保护健康信息政策，并通过三层反射安全验证器确保安全，支持完全本地部署以保护患者数据主权。
EMO是一种新型专家混合模型，通过端到端预训练使模块化结构直接从数据中涌现，无需依赖人类定义的先验。该模型允许在特定任务中仅使用12.5%的专家子集（即8个活跃专家中的部分），同时保持接近全模型的性能；当所有128个专家共同使用时，它仍作为强大的通用模型。EMO具有1B活跃参数和14B总参数，训练数据达1万亿令牌。与标准MoE相比，EMO通过文档级路由约束，鼓励专家形成领域专业化组，从而支持选择性使用而不导致严重性能下降，实现了可组合架构，优化了大型稀疏MoE的内存-准确性权衡。
暂无内容