Construcción de MLLM oftálmico para colaboración en el diagnóstico de posicionamiento a través del razonamiento clínico de la cadena cognitiva

Resumen: Los modelos de lenguaje grande multimodal (MLLM) demuestran un potencial significativo en el campo del diagnóstico médico. Sin embargo, enfrentan desafíos críticos en dominios especializados como la oftalmología, particularmente la fragmentación de la granularidad de la anotación e inconsistencias en la lógica de razonamiento clínico, que obstaculizan la comprensión intermodal precisa.

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Hacia la evaluación autónoma de sostenibilidad a través de agentes de IA multimodales

Resumen: El interés en la información de sostenibilidad ha aumentado en los últimos años. Sin embargo, los datos requeridos para una evaluación del ciclo de vida (LCA) que mapea los materiales y procesos desde la fabricación del producto hasta la eliminación de los impactos ambientales (EI) a menudo no están disponibles.

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Herramienta de escaneo TAI: una herramienta basada en el trapo con información minimalista para la autoevaluación de IA confiable

Resumen: Este documento presenta la herramienta TAI Scan, una herramienta de autoevaluación TAI basada en trapo con entrada minimalista. La versión actual de la herramienta respalda la evaluación legal de TAI, con un énfasis particular en facilitar el cumplimiento de la Ley AI. Implica un enfoque de dos pasos con una fase previa a la selección y una fase de evaluación.

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