生物医学问答

Cooperative Self-Play (CSP) 是一种通过多代理环境中的互动训练AI代理理解其知识边界的方法。它利用群体层面的奖励机制，提升代理在工具使用和选择性预测方面的表现。CSP特别关注代理在复杂任务中的灵活性，如生物医学问答和通用知识问答，通过多代理协作优化工具使用和选择性预测，适合资源受限但需要高准确性的环境。

Taiyi是一个经过微调的双语（中文和英文）大型语言模型，专为多种生物医学任务而设计，具备高准确率和多任务处理能力，适用于研究和临床环境。

Insight是一个AI驱动的医学研究工作室，允许用户在几秒钟内进行医学研究。用户只需输入研究目标并点击研究按钮，即可利用Insight强大的界面在几分钟内完成医学研究。

med-flamingo是一个基于OpenFlamingo-9B和LLaMa-7B构建的模型，能够在医学领域执行少样本的视觉问答任务。该项目结合了CLIP ViT/L-14视觉编码器，并使用约4.7K本医学教科书进行训练，包含0.8M张图像和548M个token，支持1.6M个图像字幕对的生物医学数据集。

Flair是一个非常简单的框架，旨在提供最先进的自然语言处理技术，支持多种预训练模型，并拥有简单易用的API，适用于多种语言的文本处理，同时可以与其他深度学习框架（如PyTorch）无缝集成。

ChatMedical.AI是一个集成全球搜索与本地护理的AI平台，专注于医疗领域，提供专业的医疗代理和工具，实现无缝的医疗咨询和专业协作，实时提供针对各医疗专科的AI辅助。