但是随着三年发展下来，特别是国内的千问、Deepseek这类大模型的成长，其实在处理这些基础的信息，或者说是简单的场景基本上差异化越来越小了。这个思路主要是通过确保模型的推理是基于可查看明确的数据，现场演示了AI用的一张张实时提供、存储的Excel表格进行推理，然后问题分析步步都有流程，让最后的生成的结论和报告的可信度更高、更严禁。而在26年今年，对这些智能体的操作的上限进一步提高了，这些智能体可

2024年最热门的五个语言小模型

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本文介绍了利用AI技术构建智慧医院系统的全流程开发实践，重点分享了医疗问答助手和病情预测系统的实现方案。医疗问答助手基于Qwen1.5B-0.5B模型，采用RAG架构实现知识检索与问答功能，支持从控制台到网页版的多种交互方式。病情预测系统结合历史就诊数据和预问诊信息，通过DeepSeek等医疗AI模型实现智能导诊。文章详细展示了系统架构、技术选型（PyTorch+HuggingFace+Flask

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