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  他们发现,Delphi-2M基于个人医疗史,预测了超过1000种疾病的发生率,准确性接近或好于现有工具,而现有工具大多仅能各自预测极少数疾病。该AI工具还能模拟未来长达20年的可能健康路径,并产生合成数据,在保护隐私的同时能用于训练其他AI模型。

  在本项研究中,论文共同通讯作者、德国癌症中心的Moritz Gerstung和同事及合作者一起,共同研发出一个AI模型命名为Delphi-2M,用于识别特定疾病相对于患者记录中其他事件(如生活方式因素和其他健康状况)何时发生。该模型利用英国40万人的健康数据训练,使用丹麦近200万人的数据进行测试。

  “医生,我快被逼疯了!一到晚上睡觉,两条腿就像有千万只小虫子在爬,又麻又痒还酸胀,必须下床来回走才能好受点,可一躺下,那难受劲又立马回来了……”在南京市第一医院神经内科诊室里,45岁的张女士(化姓)红着眼眶,向接诊的神经内科副主任医师、医学博士后高擎诉说着自己近一年的“噩梦”。 

  “要完善科技创新体系,积极对接国家战略科技力量和资源,优化完善创新资源布局,努力攻克一批关键核心技术,着力打造西部地区创新高地。”

  刚刚过去的这个暑假,不少人拖着行李箱穿梭于各大博物馆与热门景区,带回家的除了照片和记忆,还有一大袋文创产品。可当这些纪念品被一一摆在桌上仔细端详,许多人忍不住发出疑问:“怎么哪哪买的都长得差不多?”

具体而言,以DeepSeek-V3Base模型为基础,采用群体相对策略优化(GRPO)作为强化学习框架。奖励信号仅依据最终预测结果与真实答案的一致性来确定,不对推理过程本身施加任何约束。在解决推理问题时,该模型倾向于生成更长的响应内容,在每个响应中融入验证、反思以及对多种替代方法的探索。尽管并未明确教授模型如何进行推理,但它通过强化学习成功掌握更优的推理策略。

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