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现有AI诊疗模型也有局限性。李志成说，许多模型通过大规模标注数据集训练，寻找图像特征与临床结果之间的相关性。虽然这种方法在准确率上取得了显著成效，但这种“黑箱式”操作缺乏解释性依据，导致医生难以完全信赖AI的诊断结果，因此回归医学源头的认知格外重要。
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在大模型中，“Scaling Laws”意味着当算力、算法、数据这3个关键因素被不断拉高上限并达到一定程度时，大模型的智能表现将出现跃升，即“智能涌现”。近两年，国内外AI厂商遵循着“Scaling Laws”持续投入，模型体积不断膨胀，参数数量呈指数级增长。“‘Scaling Laws’性价比最高的时候就是GPT-4时期，模型效果随着参数的增加有着指数级的提升。彼时，各大AI厂商纷纷购入高性能GPU，英伟达的市值更是迅速上升。”田丰说。
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