MING

中文医疗问诊模型

明医 (MING) 是一款开源的中文医疗问诊模型，基于医疗指令进行微调，主要功能包括医疗问答和智能问诊。最新的MING-MOE版本通过稀疏低秩适配器专家提升多任务学习性能。该项目由上海交通大学和上海人工智能实验室智慧医疗中心合作开发，提供多种模型版本供下载使用。

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介绍相关项目

mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎

AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化

mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。

DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型

DeepSeekMoEGithubMoE架构大语言模型开源模型开源项目模型评估

DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型，采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行，无需量化，为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。

MMBench - 全面评估多模态大模型能力的基准测试

GithubMMBench多模态模型开源项目循环评估视觉语言模型评估基准

MMBench是评估视觉语言模型多模态理解能力的基准测试集。它包含近3000道多项选择题,涵盖20个能力维度,采用循环评估和LLM选项提取等创新方法,提供可靠客观的评估。通过细粒度的能力测试和可重复的评价标准,MMBench为多模态模型开发提供了有价值的反馈。

SegVol - 突破性的通用交互式三维医学影像分割模型

3D建模CT扫描GithubSegVol人工智能医学图像分割开源项目

SegVol是一个创新的通用交互式三维医学影像分割模型，支持点、框和文本提示输入。该模型在96,000个CT扫描数据集上训练，可分割超过200个解剖类别。SegVol开源了推理代码、训练代码、模型参数以及预训练的ViT参数。通过内部和外部验证，SegVol展现出优秀的分割性能，为医学影像分析提供了新的解决方案。

MedCPT-Query-Encoder - 用于生物医学语义检索的文本嵌入模型

GithubHuggingfaceMedCPTPubMed开源项目模型生物医学文本嵌入语义搜索零样本信息检索

MedCPT-Query-Encoder是一个针对生物医学领域的文本编码模型。该模型通过大规模预训练，可为短文本生成高质量嵌入表示，适用于语义搜索、文本聚类等任务。在多个生物医学信息检索数据集上，MedCPT-Query-Encoder展现出优异性能，为生物医学文献检索提供了有力支持。

Medtrics AI - 医疗实践智能化软件平台

AI工具Medtrics密码用户认证电子邮件登录

Medtrics AI为医疗领域提供智能软件解决方案，旨在简化医疗从业者的日常工作。该平台整合先进人工智能技术，优化工作流程，提升诊断准确性，改善患者护理质量。通过直观的用户界面和严格的数据安全措施，Medtrics AI减少软件操作复杂性，使医疗专业人员能更专注于实际医疗实践。我们致力于通过创新技术赋能医疗行业，推动医疗服务的数字化转型，为医生和医疗机构提供全面的智能化支持。

ClinicalNER - 多语言临床命名实体识别模型提取医疗文本中的药物和用药信息

GithubHuggingfaceMedNERFXLM-R临床命名实体识别医疗文本分析多语言模型开源项目模型

ClinicalNER是一个基于XLM-R Base的多语言临床命名实体识别模型，通过英语n2c2数据集微调。该模型能从医疗文本中提取药物、剂量、频率、持续时间、用量和剂型等实体信息。在法语评估测试集MedNERF上，ClinicalNER展现了优异的零样本跨语言迁移能力，micro-F1分数达0.804。支持英、法、德、西、意等多种语言，ClinicalNER为临床文本分析提供了实用的工具。

IncarnaMind - 跨文档智能查询与大型语言模型交互系统

GithubIncarnaMindLLM模型多文件查询开源支持开源项目适应性分块

IncarnaMind提供创新的交互平台，允许用户利用GPT等大型语言模型与各类文档（PDF、TXT）进行对话互动。平台特色功能包括采用适应性强的滑动窗口分块技术，实现精准与泛化信息检索，支持多文档同时查询，有效突破单文档限制。完美兼容OpenAI GPT、Anthropic Claude等多种开源LLM，支持多平台和硬件环境。

MNN - 高效轻量的深度学习框架，支持多设备推理和训练

GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能

MNN是一个高效轻量的深度学习框架，支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成，覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备，支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式，并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench，用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。

MedCPT-Cross-Encoder - 基于PubMed数据的医学文献智能排序模型

GithubHuggingfaceMedCPT-Cross-Encoder医学信息检索开源项目文本排序模型深度学习自然语言处理

MedCPT-Cross-Encoder是一款专注于医学文献检索的跨编码器模型。该模型利用PubMed搜索日志进行预训练，能够根据查询对文章进行智能排序，为生物医学领域提供高效的信息检索服务。由美国国立卫生研究院开发的MedCPT-Cross-Encoder在零样本生物医学信息检索任务中表现出色，为研究人员和医疗专业人士提供了强大的文献筛选工具。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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