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比较遗憾的地方是，M3在一些地方的追问明显没有蚂蚁阿福更多。后者基本每一次的问题都会给2-3个连续追问、补充信息的环节。其实M3也有提示一些风险项，但蚂蚁会把这类症状作为补充观察的信息继续询问。结合一些针对不同问诊人的建档区分，其交互体验上在C端表现更成熟。,二、AIBase GEO监控工具:五大核心功能，直击业务痛点

🔐 安全性提升，具备顶级代码网络安全检测能力，能识别潜在风险。,这个差异化的来源，翻阅百川发布M3当天上线的技术报告来看，一部分功劳要归于百川自创的SCAN-bench评测体系。,这两天，又有一款全新的AI模型出现了。,👓 第一代AI眼镜计划量产10万台，采用高通AR1专用芯片，凸显高性能AI算力需求。,四、如何上手?简单三步，开启AI品牌监控

例如，某品牌在“运动服饰”类问题中的曝光度为66%，意味着每3次相关对话中，就有2次AI会提到它。这个数据，就是您在AI心智中的“市场份额”。通过追踪其月度变化趋势，您可以清晰判断品牌在AI认知中的权重是否在增长。,另外一个是百川引用的医疗论文+自创算法。在测试中，每个病症原因的解释、对症的标准判断，M3基本都引用了1-3条论文文献信息作印证。,为什么会有这样的判断，从国内医疗环境出发，王小川提起了AI医疗的四个痛点:第一，好医生不够、供给不足;第二，医患关系不够平等，决策者是医生，个人难以用常识去判断这些决策;第三，海外和国内就医环境的不同，前者每个家庭有专属医生;第四，医学不够发达，存在很多难以解决的问题。,另一类是改变我妈生活的——跟生活场景紧密贴近，门槛不太高，学一学就能用，用了就能有实际价值的。,因此，“氢离子”若能在临床与科研场景中持续验证其实用性与可靠性，将有望填补这一市场空白，成为中国的“OpenEvidence”，为医疗行业带来更加智能、高效的辅助工具。

据悉，早在生成式AI浪潮形成之前，商汤便已启动了大模型相关研发。,光是自主发展，就已经是目前相当先进的技术了，但PixVerse R1还不止这一点。用户在观看这段视频的时候，还能不断输入文字或语音指令，让故事内容按自己的想法发展。,在主流模型路线上，王小川认为，医疗AI的主战场从来都不是多模态，而是语言大模型。,🎭 涵盖悬疑、恐怖等多样化题材，满足年轻用户兴趣。,拆解新模型的技术优势之外，王小川还给出了很多非共识的观点:他认为，技术是坚定的护城河，数据很关键，但不是最关键的一个;多模态是主战场这个事情，他从第一天起就不认可，比起多模态，语言大模型才是智能的最高体现。