1. 利用二维多模态大型语言模型提升三维医学图像理解能力
在《论文速读》第67期中，Qiuhui Chen等作者提出的Med3DInsight框架，通过Plane-Slice-Aware Transformer（PSAT）模块将3D图像编码器与2D多模态大型语言模型（MLLM）相连，显著提升了三维医学图像的上下文理解能力。这一创新方法在CT与MRI数据集上优于19种主流方法，并能够无缝集成到现有3D医学图像网络中。
2. 大模型在档案工作中的应用
中国人民大学牛力教授团队的研究揭示了AI大模型在档案工作中的巨大潜力。通过将实体档案库房与数字档案馆系统相结合，大模型能够处理文本翻译、摘要生成、信息抽取及文本分类等多类型任务，推动档案工作空间从物理-数据双空间联结向物理-数字-知识三空间协同的方向前进。
3. 多模态大模型的革命突破
纽约大学博士Peter Tong的研究团队在多模态大模型领域取得了突破性进展。他们引入了动态空间感知连接器SVA（Spatial Vision Aggregator），高效集成视觉特征和语言模型，为视觉理解领域带来了新的可能性。
4. OpenVINO GenAI解锁LLM极速推理
OpenVINO GenAI的推测式解码技术为LLMs的推理提供了颠覆性的解决方案。通过引入一个较小的草稿模型与完整的大模型协同工作，推测式解码大幅加速了token生成，为实时应用场景提供了高性能的LLMs。
5. 大模型在医疗健康领域的应用与挑战
《论文速读》第6期中，Dorottya Demszky等作者探讨了大型语言模型（LLMs）在心理学领域的应用与挑战。LLMs为分析和生成大规模语言数据创造了前所未有的机会，但它们还没有准备好应用于许多最具变革性的心理学应用领域。
6. 多模态大模型在医学领域的应用
《论文速读》第2期中，Eric J. Topol等作者探讨了多模态大模型在医学领域的应用。尽管多模态人工智能在医学领域具有巨大潜力，但实现其非凡潜力仍面临持续挑战。
7. 大模型在心理健康领域的应用
《论文速读》第7期中，Dorottya Demszky等作者回顾了LLMs在心理健康领域的应用。LLMs为分析和生成大规模语言数据创造了前所未有的机会，但它们还没有准备好应用于许多最具变革性的心理学应用领域。
8. 大模型在美国医学执照考试上的表现
《论文速读》第2期中，作者们探讨了LLMs在美国医学执照考试上的表现。LLMs在为患者提供医疗问题答案或通过与患者对话的自然语言处理减轻临床医生的文书工作等方面表现出色。
9. 大模型在风湿病、康复等学科的应用潜力
《论文速读》第2期中，作者们探讨了LLMs在风湿病、康复等学科的应用潜力。LLMs在疾病诊断、治疗方案制定等方面具有巨大潜力。
10. 无需预训练、结合知识图谱和图模型来增强LLM疾病诊断能力
一种创新方法无需预训练，结合知识图谱和图模型来增强LLM疾病诊断能力。这种方法有望提高LLMs在疾病诊断领域的准确性和可靠性。