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Health Foundation Models
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健康基础模型展现出涌现的符号结构和跨模态迁移能力
研究人员开发了一种方法，通过对齐其数据依赖的坐标系统，在独立训练的健康基础模型之间转移信息。该方法使用线性分解从固定的嵌入中提取类似符号的组件，并通过简单的线性映射在模型之间进行对齐。这些对齐的符号显示出与健康状况和生理属性的选择性关联，在不同模态和架构中展现出相似的模式。在一个模型上训练的分类器应用于另一个模型时，其性能保留率超过95%，表明这些健康模型在底层生理学的共同表示上趋于一致。
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健康基础模型产生可解释符号以实现跨模态迁移
研究人员开发了一个训练后框架，用于从健康基础模型中提取可解释的符号，这些符号代表健康状况和生理属性。该方法无需重新训练即可实现不同模态和架构之间嵌入空间的对齐。该框架证明，在跨模态迁移过程中，这些符号保留了超过95%的领域内性能，表明模型内部存在一个共享的、生理信息丰富的子空间。