文章研究了一种名为MedFound的通用医学语言模型，及其针对疾病诊断辅助优化的变体MedFound-DX-PA。

1. **提出跨模态变压器（CMT）**：论文提出了**跨模态变压器（CMT）**，通过空间和通道变压器在空间和通道域中捕获全局交互，以估计红外和可见光图像之间每个像素位置的不相关图，确定源图像之间的互补区域，有效保留源图像中的互补信息。

Agent是指一种能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的自主实体。AI Agent的复杂程度各不相同，既有仅对刺激做出反应的简单反应式智能体，也有能够随时间推移不断学习和适应的高级智能体。:直接响应环境变化，不具备内部记忆。: 利用内部世界模型进行决策的智能体。: 以实现特定目标为基础规划行动。: 基于效用函数评估潜在行动，以实现结果的最大化。示例包括聊天机器人、推荐系统和自动驾驶汽车，

大模型安全是指确保大型人工智能模型（如大型语言模型、视觉模型等）在开发、训练、部署和应用过程中免受各种安全威胁和攻击的能力。大模型的安全性不仅关系到模型的可靠性和准确性，更直接影响到使用这些模型的组织和用户的信任与安全。

AI智能体（AI Agent）是一种能够自主感知环境、进行决策并执行任务的智能系统。

本文聚焦工业大模型赋能制造业数字化转型的路径，构建理论分析框架，系统梳理其典型应用场景与关键痛点问题，深入探讨赋能机制与落地路径，提出推动其规模化应用的政策与技术举措。旨在为工业大模型在制造业中的有效落地提供理论支撑与实践参考，助力制造业向智能化、绿色化、高质量方向发展。

在 Transformer 模型中，自注意力机制的内存需求、计算量与序列长度成二次方关系，导致序列比较长时可能存在明显瓶颈。在 [2105.13120] Sequence Parallelism: Long Sequence Training from System Perspective 中，作者提出了序列并行（Sequence Parallelism），这是一种内存高效的并行方案，可以帮助突破

针对交通场景的场景理解和识别一直是一个挑战。如何像人类一样理解场景中主车和交通参与者博弈行为，就需要一个多模态的大模型来承担此任务。最近多模态开源较不错效果是QWen-2.5VL，准备拿来小试牛刀，看看此模型效果如何。1、本地模型搭建过程3、由于在国内，安装modelscope并下载模型权重相关文件4、启动Web推理服务5、模型推理效果6、基于openai 接口形式推理安装依赖启动本地推理API服

点击上方蓝字“小谢取证”一起玩耍之前推出一篇部署本地大模型教程，但需要网络环境还是比较受到读者的欢迎，但应读者要求：需要这个模型能够训练，能够结合电子数据取证方向且行业内有些数据是不对外公开的，又因为有些机子是没办法连接外网的。所以完全离线搭建本地的大模型，还是有必要的。其应用的场景可以是让它训练电子数据取证相关的法律法规，电子数据现场提取的流程规范及鉴定要求，计算机及服务器取证的相关知识点及大比

知识图谱通过图结构对实体及其关系进行建模，在语义检索、推荐系统、问答系统和智慧城市等领域有着广泛应用。典型的知识图谱通过事实三元组（头实体、关系、尾实体）来呈现现实世界数据，最终通过编码实体间复杂的关系，使计算机能够理解和推理知识。然而，尽管像Freebase和Yago这样的大规模知识图谱包含数十亿数据，但由于存在缺失的实体和关系，它们仍然存在数据不完整的问题。因此，知识图谱补全（KGC）受到了广