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成效初显！基于DeepSeek强化学习的医疗VLM策略来了

编辑 | ScienceAI在人工智能跨界医疗的浪潮中，如何赋能视觉语言模型（VLM）去 “看懂” 多种类型的医学影像，并在疾病诊断、病灶分析等任务中给出可信解释，已成关键挑战。近期，来自埃默里大学、南加州大学等机构的联合研究团队基于 DeepSeek 强化学习提出了一套医疗 VLM 策略，称之为 “Med-R1”，通过鼓励模型在 “推理过程” 上不断探索，大大提升了跨模态、跨任务的泛化能力。本文将结合实验结果和推理案例，为大家展示 DeepSeek 在医疗 VLM 中的实战成效。