7月23日消息,夸克健康大模型成功通过中国 12 门核心学科的主任医师笔试评测,成为国内首个完成这一挑战的大模型。目前,“主任级 AI 医生”能力已全面集成至夸克的AI搜索中,用户在查询健康问题时,选择深度搜索即可调用。
这是继 5 月通过副主任医师职称考试后,夸克健康大模型能力的又一次跃升。在垂类模型与通用模型对比中,夸克健康大模型呈现出难度越高、领先优势越明显的性能曲线,展现出在复杂医学推理任务中的突破。
这揭示了在医学领域研发垂类模型的巨大潜力。夸克健康大模型以通义千问为基础,走出了一条面向垂直场景的深度工程化路线。“我们不是在训练AI回答医学问题,而是在训练它学会医学思维”,夸克健康算法负责人徐健说。
夸克健康大模型的核心突破之一,是构建出“慢思考能力”。该能力融合了链式推理与多阶段临床演绎路径建模,驱动模型在面对复杂医疗问题时,能够分阶段、层层深入地推导出最终回答。
构建慢思考能力的前提,是拥有高质量推理训练数据。为此,夸克构建了“双数据产线 + 双奖励机制”的工程体系。一方面,将医学数据划分为“可验证”和“不可验证”两类,分别对应诊断类任务和健康建议类任务;另一方面,在训练方法上引入“过程奖励模型”和“结果奖励模型”,分别评估模型推理链的合理性与最终结论的准确性,显著提升模型的临床可解释性和推理一致性。
该体系还设计了多阶段强化学习流程,包括冷启动数据的严格人工校验、多轮样本筛选与难度递进训练策略,以及用于防止“高分投机”的作弊识别机制。通过真实医生标注、“问—思—答”整组数据驱动强化学习,夸克健康大模型不仅学会了医学知识,更掌握了医学思维的路径选择、证据整合与多解平衡能力。底层的权威医学知识库确保了模型输出内容专业、及时。
安贞医院心脏外科主任医师谢进生认为,夸克在一些问题上回答专业度比专业医生还要强。这一成果背后是专业医师团队的深度参与。目前,夸克健康大模型拥有千人规模的专业医师标注团队,其中超过400名均为副主任医师及以上的高资历医疗专家。
凭借在医学领域的专业性,夸克AI搜索吸引了一大批医学生和医生群体。夸克健康运营负责人赵存忠介绍,目前平台在全国医学生中月活用户已突破 200 万,覆盖率过半,他们广泛使用夸克用于基础知识搜索、考试备考和临床辅助诊疗。
好文章,需要你的鼓励
CoreWeave发布AI对象存储服务,采用本地对象传输加速器(LOTA)技术,可在全球范围内高速传输对象数据,无出口费用或请求交易分层费用。该技术通过智能代理在每个GPU节点上加速数据传输,提供高达每GPU 7 GBps的吞吐量,可扩展至数十万个GPU。服务采用三层自动定价模式,为客户的AI工作负载降低超过75%的存储成本。
IDEA研究院等机构联合开发了ToG-3智能推理系统,通过多智能体协作和双重进化机制,让AI能像人类专家团队一样动态思考和学习。该系统在复杂推理任务上表现优异,能用较小模型达到卓越性能,为AI技术的普及应用开辟了新路径,在教育、医疗、商业决策等领域具有广阔应用前景。
谷歌DeepMind与核聚变初创公司CFS合作,运用先进AI模型帮助管理和改进即将发布的Sparc反应堆。DeepMind开发了名为Torax的专用软件来模拟等离子体,结合强化学习等AI技术寻找最佳核聚变控制方式。核聚变被视为清洁能源的圣杯,可提供几乎无限的零碳排放能源。谷歌已投资CFS并承诺购买其200兆瓦电力。
上海人工智能实验室提出SPARK框架,创新性地让AI模型在学习推理的同时学会自我评判,通过回收训练数据建立策略与奖励的协同进化机制。实验显示,该方法在数学推理、奖励评判和通用能力上分别提升9.7%、12.1%和1.5%,且训练成本仅为传统方法的一半,展现出强大的泛化能力和自我反思能力。