大模型时代丨大模型如何在健康医疗中挖出大大的花？

于 2023-11-30 18:00:37 发布
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本文讨论了大模型如何经过专业知识训练，转变为健康医疗领域的助手，将科幻场景变为现实，着重分析其在产业中的应用价值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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大模型时代，“应用变了”：大模型如何在健康医疗中挖出大大的花？

12月1日（周五）14:00-15:00 开播！

大模型时代，给千行百业带来了新的想象空间

试想一下，大模型经过专业知识训练

竟然能够成为你的健康医疗助手

曾经科幻片中的场景，正一步步成为现实

这一期，我们将探讨

大模型是如何在健康医疗领域发挥产业价值的

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如何一眼定位SQL的代码来源：一款SQL染色标记的简易MyBatis插件
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前沿论文分享 | 京东零售技术团队5篇论文入选SIGIR 2025
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这些两阶段算法存在一定局限性：首先，GSU 需要为不同的目标物品检索不同的目标子序列，这使得 ESU 只能采用次优的 MHTA 网络，而非更有效的基于 Transformer 的网络；针对电商相关性判别场景所面临的难样例数据稀缺，线上浅层模型推理判别能力较弱的问题，本文提出了基于思维链推理的相关性大模型，自动分析在线曝光商品并生成领域特定的难样本，并通过KTO强化学习算法自动对齐线上用户行为。利用判别器的反馈信号，我们训练了一个多目标对齐的买词生成器，以最大化这三个目标的综合效果。
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纯配时效服务-双Redis集群设计
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纯配时效服务作为物流下单环节中计算时效的重要组成部分，直接决定了下单的成功与否。其性能与稳定性至关重要，因为它们直接影响整个物流下单系统的运行效率及客户满意度。一个高效且稳定的纯配时效服务能够确保预计送达时间准确无误地展示给用户，从而提升客户体验和信任度。反之，若纯配时效服务出现故障或延迟，可能会导致订单处理延误，甚至影响客户的业务运营。因此，在设计和维护纯配时效服务时，必须确保其具备高可靠性和快速响应能力，以应对各种突发情况，确保物流链条的顺畅运行。
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工作中对InheritableThreadLocal使用的思考
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作者：京东科技 王奕龙代码评审时，发现在线程池中使用InheritableThreadLocal上下文会使其中的线程变量失效，无法获取到预期的变量值，所以对问题进行了复盘和总结。
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京东广告基于Apache Doris的冷热数据分层实践
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京东广告围绕Apache Doris建设广告数据存储服务，为广告主提供实时广告效果报表和多维数据分析服务。历经多年发展，积累了海量的广告数据，目前系统总数据容量接近1PB，数据行数达到18万亿行+，日查询请求量8,000万次+，日最高QPS2700+。随着业务的不断增长与迭代，数据量持续激增，存储资源逐渐成为瓶颈。近两年存储资源经历了多次扩容，存储容量增加了近十倍，而日查询请求量仅增长两倍。同时，计算资源的利用率因频繁扩容而相应降低，导致资源浪费。
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基于业务知识和代码库增强的大模型生成代码实践
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阶段1 - 基础应用 李明首先整理了团队日常使用大模型的常见场景：•研发人员用AI生成基础代码片段•测试人员用AI编写测试用例•产品经理用AI辅助撰写需求文档 这些基础应用虽然简单，但确实提高了部分工作效率。阶段2 - 知识整合 在取得初步成效后，李明开始着手解决更深层的问题：1.建立了系统维度的知识库模版，确保关键文档都能被有效收录2.开发了智能检索功能，不仅能给出答案，还能定位到具体文档位置3.通过知识库建设，反向推动了各部门完善文档沉淀。
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京东携手HarmonyOS SDK首发家电AR高精摆放功能
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此次发布的‘AR高精摆放’功能，不仅是京东3D产品矩阵的重要组成，也是京东布局‘3D信息流’的关键一步，”京东XR创新团队负责人表示，“未来，京东将继续以技术驱动体验升级，持续优化3D引擎、拓展AIGC能力，并与更多品牌合作，共同探索3D信息流时代的无限可能。用户只需通过手机摄像头扫描现实世界的环境，系统即可自动识别空间结构并计算空间尺寸，随后将京东平台上的家电商品以1:1比例的3D模型呈现在用户真实环境中，以虚实融合实现真正的“所见即所得”。
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LambdaQueryWrapper遇上@Async
07-14 765
LambdaQueryWrapper是MyBatis-Plus提供的一种类型安全的查询条件构造器，它利用Java 8的Lambda表达式特性，避免了硬编码字段名，提高了代码的可读性和可维护性。默认情况下，@Async使用SimpleAsyncTaskExecutor，这不是生产环境的最佳选择。@OverrideMyBatis-Plus的LambdaQueryWrapper与Spring Boot的@Async注解的结合，为Java后端开发提供了强大的工具组合。
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LambdaQueryWrapper遇上@Async
07-09 476
MyBatis-Plus的LambdaQueryWrapper与Spring Boot的@Async注解的结合，为Java后端开发提供了强大的工具组合。LambdaQueryWrapper是MyBatis-Plus提供的一种类型安全的查询条件构造器，它利用Java 8的Lambda表达式特性，避免了硬编码字段名，提高了代码的可读性和可维护性。最近在测试业务需求时通读了研发指定需求的代码，发现研发大佬们用到了如下的内容，有些内容我还不是十分的清楚，比如下述真实代码；
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京东零售基于国产芯片的AI引擎技术
07-08 1029
作者：京东零售 李杰峰。
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企业和个人基于业务知识和代码库增强的大模型生成代码实践
07-08 1046
阶段1 - 基础应用 李明首先整理了团队日常使用大模型的常见场景：•研发人员用AI生成基础代码片段•测试人员用AI编写测试用例•产品经理用AI辅助撰写需求文档 这些基础应用虽然简单，但确实提高了部分工作效率。阶段2 - 知识整合 在取得初步成效后，李明开始着手解决更深层的问题：1.建立了系统维度的知识库模版，确保关键文档都能被有效收录2.开发了智能检索功能，不仅能给出答案，还能定位到具体文档位置3.通过知识库建设，反向推动了各部门完善文档沉淀。
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Java的SPI机制详解
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SPI（Service Provicer Interface）是Java语言提供的一种接口发现机制，用来实现接口和接口实现的解耦。简单来说，就是系统只需要定义接口规范以及可以发现接口实现的机制，而不需要实现接口。SPI机制在Java中应用广泛。例如：JDBC中的数据库连接驱动使用SPI机制，只定义了数据库连接接口的规范，而具体实现由各大数据库厂商实现，不同数据库的实现不同，我们常用的mysql的驱动也实现了其接口规范，通过这种方式，JDBC数据库连接可以适配不同的数据库。
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基于业务知识和代码库增强的大模型生成代码实践
07-08 66
抱着试试看的心态，他写了个简单的脚本，把公司文档库里的需求文档和代码提交记录做了关联索引。当李明训训练好一个基本的智能体后，当产品经理再次询问某个历史功能时，李明腿间了这个智能体，产品经理查到了两年前的需求，并且还可以做解释。ps:此处以DIFY（大模型工作流平台）为例，对于在企业内部的小伙伴要注意权限敏感问题，强烈建议使用各自的内部的大模型平台工具，否则会有法律风险，涉及代码安全。深夜的办公室里，李明盯着屏幕上复杂的代码，突然萌生了一个想法：如果能把这些零散的知识点都串联起来，是不是就能解决现在的问题？
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京点点AI试衣×主图A/B实验，时尚商家订单转化率提升80%+实战路径​
07-04 151
AI 难以精确地还原服装的版型，尤其是一些复杂的款式，如蓬松的裙摆、多层次的叠穿效果、长款服装等。在训练阶段，该机制可根据输入服饰品类（如上装、下装、连衣裙等）自动调整mask生成策略，使系统在处理不同款式及材质服饰时，始终保持稳定且真实的试穿效果，切实实现“一键换装，所见即所得”的极致用户体验。从目前SKU生成不同风格素材的单一维度，到生成不同用户年龄、体型（如梨形/苹果型）、肤色等，甚至特殊群体（孕妇、残障人士）的全维度商品素材，并模拟面料垂坠感、光影效果，让同一件商品可以适配于不同用户特征。
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京东小程序JS API仓颉改造实践
07-03 90
当一个JS API调用请求到来后，首先判断该API是否有Native实现，如果没有则调用ArkTS的派发逻辑来调用到原生API实现。以某店铺为例，该店铺小程序在冷启动过程约2800ms，其中有900ms-1000ms的时间在webview任务中穿插着大量的getSystemInfo API的调用。小程序页面加载/活跃过程中存在大量的JS API的调用。4.仓颉具备高效的与ArkTS互操作的能力，在需要时，可以获取到ArkTS语言的runtime，webview等信息，保证API执行的逻辑正确性。
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JoyGen：音频生成逼真的3D说话人脸视频
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为了在推理过程中改进预测嘴部深度信息与原始面部图像之间的空间对齐性，在训练时对嘴部区域的深度信息应用了随机位移扰动，旨在减少音频驱动唇部运动生成过程中的对齐误差。因此，在训练过程中，有50%的情况下随机忽略深度信息，以便模型能够充分利用音频特征，更有效地学习音频信号与嘴部运动之间的关系。在推理阶段，由Real3DPortrait 训练的 A2M 模型预测的表情系数替代原始表情系数，以生成相应的面部深度图，如图1 推理pipeline所示。实验中使用的训练集包括开源的HDTF数据集和我们整理的数据集。
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