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best-of-n sampling
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新方法通过追踪患者病史改进胸部X光报告生成
研究人员开发了一种名为过渡感知N选最佳采样（Transition-Aware best-of-N sampling）的新型无训练采样方法，用于生成胸部X光报告。该方法通过使用集对集距离度量来编码这些过渡，从而专门考虑患者先前和当前检查之间的变化。该框架在多访视队列上使用各种方向性集合距离进行了测试，证明其在报告的印象部分性能优于随机选择。
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Google DeepMind 发布适用于笔记本电脑的 Gemma 4 12B 多模态模型
Google DeepMind 发布了 Gemma 4 12B，这是一款专为在具有 16GB VRAM 的笔记本电脑上本地运行而设计的新型多模态模型。该模型采用新颖的统一架构，将音频和视觉输入直接集成到 LLM 主干中，无需单独的编码器，从而降低了延迟和内存使用量。Gemma 4 12B 旨在将先进的代理多模态能力带到日常硬件上，其性能接近其较大的 26B MoE 版本，并通过开放许可和与流行工具的集成获得广泛的开发者支持。