本期為TechBeat人工智能社區(qū)第723期線上Talk。

北京時間10月30日(周四) 20:00，香港科技大學(xué)博士生馬嘉波的Talk將準(zhǔn)時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是:如何利用現(xiàn)有的病理基礎(chǔ)模型構(gòu)建更加魯棒的基礎(chǔ)模型，屆時他將介紹一個涵蓋六大類、共72項臨床任務(wù)的權(quán)威基準(zhǔn)以評估病理基礎(chǔ)模型的通用性。該工作已被Nature Biomedical Engineering接收。

Talk·信息

主題：如何利用現(xiàn)有的病理基礎(chǔ)模型構(gòu)建更加魯棒的基礎(chǔ)模型

嘉賓：香港科技大學(xué) · 博士生 - 馬嘉波

時間：北京時間10月30日(周四) 20:00

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

Talk·介紹

當(dāng)前，基于海量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型正在變革計算病理學(xué)領(lǐng)域。然而，這些模型的通用性究竟如何，此前缺乏全面的評估。為此，我們創(chuàng)建了一個涵蓋六大類、共72項臨床任務(wù)的權(quán)威基準(zhǔn)。研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有模型雖在部分任務(wù)上表現(xiàn)出色，但難以全面勝任多樣的臨床需求。這凸顯了開發(fā)通用型病理基礎(chǔ)模型的迫切性與巨大挑戰(zhàn)。

Talk大綱

1. 背景 - 病理大模型的發(fā)展

2. 動機(jī)與問題 - 為何病理模型的泛化能力存在問題，如何進(jìn)一步提高泛化性

3. 解決方案 - 介紹知識蒸餾預(yù)訓(xùn)練、實驗結(jié)果

4. 總結(jié)

Talk·預(yù)習(xí)資料

論文鏈接： https://arxiv.org/abs/2407.18449 https://www.nature.com/articles/s41551-025-01488-4 代碼鏈接： https://github.com/birkhoffkiki/GPFM

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Talk·嘉賓介紹

馬嘉波???????????

香港科技大學(xué) · 博士生
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馬嘉波，香港科技大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程系博士研究生，主要研究方向涵蓋計算病理學(xué)中的超分辨率成像、虛擬染色技術(shù)以及病理基礎(chǔ)模型等。已在包括 Nature Biomedical Engineering、Nature Communications、IEEE TMI、CVPR、ICML、MICCAI 在內(nèi)的國際知名期刊與會議上發(fā)表論文10余篇，Google 學(xué)術(shù)引用量480次。

個人主頁: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=45828 ????

-The End-

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