2025年8月-9月全球医疗AI取得显著进展，GPT-5在医疗执照考试中超越人类，多模态模型在影像诊断、药物研发等领域表现出色。脑机接口、远程手术等技术拓展医疗边界，但伦理争议（如青少年自杀关联）、数据隐私问题亟待解决。未来趋势聚焦小模型垂类应用、人机协同及全球监管协同。

**摘要： 2024年AI领域迎来多模态与高效模型的技术突破，阿里巴巴、Meta等企业推出高性能开源模型，显著降低训练与推理成本。多模态技术如3D生成、视频编辑实现工业化应用，语音合成与音频技术加速普惠化。消费端AI Agent重塑电商、本地生活体验，企业端在医疗、编程等领域深度赋能。产业层面，具身智能与AI芯片成投融资热点，英伟达、华为等巨头加速算力布局，推动AI基础设施升级。技术革新与商业落地

**摘要： 2024年AI领域迎来多模态与高效模型的技术突破，阿里巴巴、Meta等企业推出高性能开源模型，显著降低训练与推理成本。多模态技术如3D生成、视频编辑实现工业化应用，语音合成与音频技术加速普惠化。消费端AI Agent重塑电商、本地生活体验，企业端在医疗、编程等领域深度赋能。产业层面，具身智能与AI芯片成投融资热点，英伟达、华为等巨头加速算力布局，推动AI基础设施升级。技术革新与商业落地

新方法“集合块解码”让AI像预言家般跳跃输出关键词，再智能补全，速度飙升3-5倍！由Meta与牛津团队提出，无需重训模型，即插即用。告别逐字龟速，迎来“预言打字机”时代。

LongCat-Flash是5600亿参数的MoE模型，采用Zero-computation Experts和Shortcut-connected MoE架构。采用了 Hyperparameter transfer和Model-growth Initialization等方法训练，在20万亿tokens上训练30天，达到100tokens/秒，成本$0.70/百万输出 tokens。

题目Exploring Word Segmentation and Medical Concept Recognition for Chinese Medical Texts中文医学文本分词与医学概念识别研究香港中文大学摘要问题：要处理电子病历，可是医学数据集缺乏。贡献：收集了电子病历 – ACEMR（有人工标注的），运行模型BiLSTM,BERT,ZEN; 还有系统：WMSeg，TwASP实验结

来源：软件学报 20191.摘要：围绕有监督和远程监督两个领域,系统总结了近几年来中外学者基于深度学习的实体关系抽取研究进展,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.2.经典的实体关系抽取方法有监督[基于特征和基于核函数的方法,研究词汇、句法和语义特征对实体语义关系抽取的影响]、半监督、弱监督和无监督3.定义实体关系抽取：是指在实体识别的基础上,从非结构化文本中抽取出预先定义的实体关系.—这里研究

来源：软件学报 20191.摘要：围绕有监督和远程监督两个领域,系统总结了近几年来中外学者基于深度学习的实体关系抽取研究进展,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.2.经典的实体关系抽取方法有监督[基于特征和基于核函数的方法,研究词汇、句法和语义特征对实体语义关系抽取的影响]、半监督、弱监督和无监督3.定义实体关系抽取：是指在实体识别的基础上,从非结构化文本中抽取出预先定义的实体关系.—这里研究

MCP与数据库查询的使用demo.

1.题目Learning from Noisy Labels with Deep Neural Networks: A Survey作者团队：韩国科学技术院（KAIST）Song H ,Kim M ,Park D , et al. Learning from Noisy Labels with Deep Neural Networks: A Survey.2020.2. 摘要重述问题：从监督学习的