研究者提出隐私保护眼科决策模型RetiJev
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研究者提出隐私保护眼科决策模型RetiJev
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AI 综述
研究者 Bo Liu 提出并发布 RetiJev 系列眼科决策模型（0.8B–9B），直接对候选答案打分、不做自回归解码，模型已在 GitHub 公开。 据其论文，在指南分级任务上，RetiJev 比 27B 大语言模型和商业模型 Jev 1.13 高 10.4–23.0 分；该模型面向眼科临床决策支持，强调快速、准确且隐私保护的推理。上述性能比较为论文作者报告的结果。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月22日 16:59
RetiJev：快速且来源可溯的眼科决策模型报道时间线
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10月22日
- arXiv 隐私论文RetiJev：快速且来源可溯的眼科决策模型
研究者提出 RetiJev 系列 0.8B-9B 决策模型，直接对候选答案打分、不做自回归解码，在指南分级任务上比 27B LLM 和商业模型 Jev 1.13 高 10.4-23.0 分。
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