月薪3K和30K的差距：一个用RAG，一个在用北大EAG-RL“思考病历”！

📌 一句话总结：

本工作提出 EAG-RL（Expert-Attention Guided Reinforcement Learning） 框架，通过专家注意力引导的强化学习，显著提升大语言模型在电子病历（EHR）推理任务中的内在临床推理能力与泛化性能。

🔍 背景问题：

当前大语言模型虽在医学文本理解任务中表现优异，但在 EHR-based 临床预测 上仍存在明显短板：

1️⃣ 结构差异问题：EHR 数据具有强时序性与高维结构，LLM 难以直接建模；

2️⃣ 范式割裂问题：多数方法采用“LLM 检索 + 深度模型预测”的混合模式，LLM 仅作为“前端先验”，无法提升自身的推理能力；

3️⃣ 泛化瓶颈：传统 EHR 模型依赖固定输入结构，跨机构与跨场景泛化差。

因此，如何让 LLM 学会像医生一样 基于病历进行循证推理（Hypothetico-Deductive Reasoning），成为关键挑战。

💡 方法简介：

EAG-RL 创新性地提出 两阶段强化学习框架，将医学专家模型的“注意力”注入 LLM 的推理过程：

Stage 1：Expert-Guided Trajectory Distillation

通过专家模型引导的 蒙特卡洛树搜索（MCTS） 构建高质量的逐步推理轨迹，让模型学会医生式的“提问-回答-总结”思考链。

Stage 2：Attention-Aligned Policy Optimization

在强化学习阶段，引入两种核心机制：

🩺 Attention-Aligned Reward —— 利用专家模型的注意力模式作为辅助奖励，引导模型关注临床关键特征；

🔄 Entropy-Aware Adaptive Up-Clipping —— 自适应地调整探索强度，鼓励模型关注不确定但潜在有用的特征。

该框架通过 “专家注意力蒸馏 + 强化学习策略优化” 双管齐下，实现了 LLM 在临床推理层面的本质强化。

📊 实验结果：

在 MIMIC-IV 与 TJH 两个真实 EHR 数据集上，EAG-RL 平均提升 14.62% 的预测性能（AUPRC），在 死亡预测 与 再入院预测 任务上均显著优于 SFT、GRPO、DAPO 等最新基线。

跨数据集泛化：在从 MIMIC-IV 迁移至 TJH 的实验中，EAG-RL 保持稳定性能，展示出强大的 领域适应能力。

鲁棒性测试：在随机扰动 EHR 特征顺序时，EAG-RL 依然保持高 AUROC，相比专家模型 Concare 明显更稳健。

消融实验 进一步验证：无论去掉专家注意力奖励（R_att）还是自适应剪裁（ϵ(τ)），性能均明显下降，证明两模块缺一不可。

如何高效转型Al大模型领域？

作为一名在一线互联网行业奋斗多年的老兵，我深知持续学习和进步的重要性，尤其是在复杂且深入的Al大模型开发领域。为什么精准学习如此关键？

• 系统的技术路线图：帮助你从入门到精通，明确所需掌握的知识点。
• 高效有序的学习路径：避免无效学习，节省时间，提升效率。
• 完整的知识体系：建立系统的知识框架，为职业发展打下坚实基础。

AI大模型从业者的核心竞争力

• 持续学习能力：Al技术日新月异，保持学习是关键。
• 跨领域思维：Al大模型需要结合业务场景，具备跨领域思考能力的从业者更受欢迎。
• 解决问题的能力：AI大模型的应用需要解决实际问题，你的编程经验将大放异彩。

以前总有人问我说：老师能不能帮我预测预测将来的风口在哪里？

现在没什么可说了，一定是Al；我们国家已经提出来：算力即国力！

未来已来，大模型在未来必然走向人类的生活中，无论你是前端，后端还是数据分析，都可以在这个领域上来，我还是那句话，在大语言AI模型时代，只要你有想法，你就有结果！只要你愿意去学习，你就能卷动的过别人！

现在，你需要的只是一份清晰的转型计划和一群志同道合的伙伴。作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】