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
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。