今日观察！华为联合中山眼科中心发布眼科大模型ChatZOC，助力眼科诊疗智能化

华为联合中山眼科中心发布眼科大模型ChatZOC，助力眼科诊疗智能化

广州讯（记者 张琳）2024年6月6日，华为与中山大学中山眼科中心联合宣布，正式发布眼科大模型ChatZOC。该模型由百亿级参数的大语言模型、华为昇腾算力平台和ZOC海量临床数据共同训练而成，标志着眼科诊疗智能化迈入新阶段。

ChatZOC眼科大模型的发布，是双方在眼科人工智能领域深入合作的成果。中山大学中山眼科中心作为国内知名的眼科医疗机构，拥有丰富的临床数据和科研经验；华为则在人工智能和算力平台领域拥有领先的技术优势。双方的强强联合，为ChatZOC眼科大模型的研发奠定了坚实的基础。

ChatZOC眼科大模型具有以下优势：

• **数据量大、涵盖面广：**ChatZOC眼科大模型由百亿级参数训练而成，涵盖了眼科各个亚专业的丰富知识，能够为眼科诊疗提供全面的支持。
• **准确性高：**ChatZOC眼科大模型在多个眼科诊疗任务上取得了优异的成绩，能够准确识别眼科疾病，并提供有效的治疗方案。
• **通用性强：**ChatZOC眼科大模型可以应用于眼科诊疗的各个环节，包括疾病筛查、诊断、治疗和随访等。

ChatZOC眼科大模型的发布，将对眼科诊疗产生以下重大影响：

• **提高眼科诊疗效率：**ChatZOC眼科大模型可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，从而提高眼科诊疗效率。
• **降低眼科诊疗成本：**ChatZOC眼科大模型可以帮助医生快速识别疾病，减少误诊率，从而降低眼科诊疗成本。
• **提高眼科诊疗的可及性：**ChatZOC眼科大模型可以应用于远程医疗系统，为偏远地区的眼科患者提供优质的医疗服务。

ChatZOC眼科大模型的发布，是眼科人工智能领域的一项重大突破，具有广阔的应用前景。未来，华为将继续与中山大学中山眼科中心合作，进一步完善ChatZOC眼科大模型，并将其推广应用于临床实践，为提高眼科诊疗水平、增进人民健康福祉贡献力量。

除了上述内容之外，文章还可以加入以下内容：

• ChatZOC眼科大模型的研发过程和技术细节
• ChatZOC眼科大模型在临床应用中的案例
• 眼科人工智能领域的未来发展趋势

以下是文章的另一个标题：

眼科诊疗迎新变革：华为联合中山眼科中心发布ChatZOC眼科大模型

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。