第二届HLTH Europe年会汇聚了来自全球的医疗健康领袖、初创企业、投资者和开发者,对当前医疗创新的发展现状进行了年中评估,并展望未来发展方向。
在经济不确定性和监管政策调整的背景下,制药、医疗科技和医疗服务提供商都在竞相证明价值并推动创新规模化。在这期特别加长版的pharmaphorum播客中,Deep Dive编辑Eloise McLennan与总编辑Jonah Comstock进行了深入对话,坦诚分享了在阿姆斯特丹举办的此次大会的关键主题、热点话题和走廊对话。
从GLP-1药物的兴起和真正以患者为中心的推进,到人工智能的潜力(及其陷阱)以及为大胆新想法提供资金的途径,他们深入探讨了什么是炒作,什么是现实,以及什么仍需要资金支持才能起飞。
此外,还包括来自展会现场的独家访谈:
Sanome公司创始人兼首席执行官Benedikt von Thüngen分享了人工智能如何帮助英国国家医疗服务体系(NHS)预测医院获得性感染的风险
Brain+公司的Fiona Costello介绍了如何让痴呆症认知刺激疗法更加便民、可扩展和有效
Invest in Equity联合创始人Nick Ross阐述了为什么生命科学投资的未来必须建立在性别平等基础上
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苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
在Cloudera的“价值观”中,企业智能化的根基可以被概括为两个字:“源”与“治”——让数据有源,智能可治。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。