基于大语言模型的医疗问答系统在国内外的研究现状表现出了积极的发展趋势，但真正能投入使用的医疗大语言模型很少，基本都在理论实验阶段，但这并不意味着其发展前景受限，由于医疗领域的高度专业性与必须安全性，国内外研究者们正追求更为可用的医疗大模型。

池化层（Pooling layer）是深度学习神经网络中常用的一种层类型，它的作用是对输入数据进行降采样（downsampling）操作。

PyTorch之完整的神经网络模型训练

如何实现YOLOv8保存目标检测后的视频文件

Transformer、ViT (Vision Transformer) 、Swin Transformer 和DETR是深度学习领域中的不同架构，它们在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）任务中都有应用。

2024 年最值得关注的中文大模型全景图展示了不同类型的中文大模型及其相关信息，主要分为文本、多模态和行业三个类别。

如何实现YOLOv8保存目标检测后的视频文件

可变形交叉注意力模块（Deformable Cross Attention Module）是一种神经网络结构，通常用于处理具有空间结构的数据，如图像或视频数据。这种模块结合了注意力机制和可变形卷积（deformable convolution）的思想，以更好地捕捉输入数据中的空间关系和特征。

基于大语言模型的医疗问答系统在国内外的研究现状表现出了积极的发展趋势，但真正能投入使用的医疗大语言模型很少，基本都在理论实验阶段，但这并不意味着其发展前景受限，由于医疗领域的高度专业性与必须安全性，国内外研究者们正追求更为可用的医疗大模型。

2024 年最值得关注的中文大模型全景图展示了不同类型的中文大模型及其相关信息，主要分为文本、多模态和行业三个类别。