BioGPT: generative pre-trained transformer for biomedical text generation and mining
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LLM（如GPT-5.1和Gemini 2.0 Pro）在生物医学知识图谱推理方面展现出潜力
一篇新的研究论文对五种大型语言模型（LLM）在处理异构认知和生物医学知识图谱方面的能力进行了基准测试。研究发现，像GPT-5.1和Gemini 2.0 Pro这样的通用模型在多跳推理方面通常优于领域特定模型，尽管随着查询复杂度的增加，性能有所下降。整合知识图谱显著降低了所有测试模型的幻觉率，强调了结合广泛的LLM能力与结构化领域知识的好处。
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新的视觉语言模型统一大脑白质分析
研究人员开发了TractoGraphVLM，一个新颖的视觉语言框架，专为大脑白质示踪设计。该统一模型在共享的GPS架构内处理四个不同的任务：束分类、文本到束检索、解剖描述和视觉问答。通过将纤维束表示为图并使用对比学习将其与BiomedBERT文本编码器对齐，TractoGraphVLM在分类和检索任务上表现出色，并有可能实现对不同受试者群体的零样本迁移。
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Microsoft 和 Paige 发布 PRISM2 AI 用于病理切片解读
Paige 和 Microsoft 开发了 PRISM2，这是一款多模态 AI 模型，旨在通过整合临床对话和视觉分析来解读病理切片。与仅对像素进行分类的模型不同，PRISM2 通过处理全切片图像和相应的病理报告来生成文本诊断答案。它采用了两阶段训练过程，首先对切片图像进行编码，然后对基于数百万份病理报告生成的问答对进行语言模型微调，其性能可与临床级产品媲美或超越。
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新的TL++框架增强了分布式人工智能训练的准确性和隐私性
研究人员开发了TL++，一个面向分布式智能系统的新型框架，可同时增强跨数据孤岛训练的准确性和隐私性。该系统通过构建虚拟批次来模仿集中式训练行为，解决了传统联邦学习和拆分学习的局限性。TL++提供了一个用于高效通信的基础模式和一个采用秘密共享来保护中间数据、防止完全明文暴露的安全模式。