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百川发布循环证据增强大模型 M2Plus

百川大模型近日正式发布了其最新的医疗大模型 ——Baichuan-M2Plus,并同步升级了配套应用百小应,开放 API 接口。这一发布标志着百自8月份开源 Baichuan-M2以来的又一重要进展。 通过评测,M2Plus 在医疗幻觉率方面表现出色,较通用大模型显著降低,尤其是相比现有的医疗产品 DeepSeek,幻觉率降低了约3倍,甚至超越了美国广受欢迎的医疗应用 OpenEvidence。 M2Plus 以其创新的六源循证推理(EAR)范式,成为了 “医生版 ChatGPT”。该模型针对严肃医疗场景中的应用难题,通过整合原始研究、证据综述、指南规范、实践知识、公共健康教育及监管真实世界信息,构建了完整的医学知识体系,确保了医疗决策的可信性和科学性。 在循证检索方面,M2Plus 采用 PICO 框架,将医疗查询转化为结构化问题,确保检索到的信息精准可靠。该模型的独特设计还允许医生在面对复杂的医疗问题时,获取到高等级、可信的医学证据,大幅提升了医疗信息的使用效率。 更为重要的是,M2Plus 在回答医疗问题时的 “循证增强训练” 机制,使得模型的回答不仅基于检索到的证据,而是有效避...

插件、IDE、CLI、云平台,5 问 AI Coding 工程化

当“补全一个函数”的体验已经变成日常,真正的考验并非模型能否写出代码,而是这些智能能力能不能像编译器、版本控制、CI 一样,成为团队工程化流程的一部分:支持代码质量、可审计、可回溯,并与开发—调试—测试—发布的每一步闭环协作。AI Coding 正从“代码补全”迈向“工程系统”。 在这个转折点上,五个问题,或许能决定整个生态的走向。 一问:从智能补全到智能协作 大模型嵌入 IDE、CLI、插件、云平台后,怎样才能真正“工程化”——不仅会写代码,而能融入团队的开发、调试、测试、发布全流程? 过去两年,AI 在 IDE、插件、CLI 里的主要形态,是“写代码”。但在真正的工程语境下,写代码只是最表层的生产环节。一个智能系统能否被纳入工程体系,取决于它能否 协同。 这意味着它要理解项目上下文、能与版本控制系统打通、能参与测试链路,甚至能在 CI/CD 阶段承担自动化审查的角色。 比如,现在越来越多的团队尝试把 AI 的代码建议变成 PR(Pull Request)形式提交,让模型生成的改动也走过代码审查、自动测试和发布验证。这是一个小小的动作,却意味着 AI 被“纳入了管控”。 “...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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