TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #418 · 9 мар.

Оператор pipe позволяет писать более компактный код, реализуя логику объединения данных (Union). Важно помнить, что его поведение зависит от контекста. Побитовые операции (логическое OR) result = 5 | 3 # 5 (0101) | 3 (0011) = 7 (0111) Самое главное - не путать с оператором or, это другое! Объединение множеств set_a = {1, 2, 3} set_b = {3, 4, 5} set_c = set_a | set_b # {1, 2, 3, 4, 5} set_c |= {5, 6} # {1, 2, 3, 4, 5, 6} Слияние словарей dict_1 = {"a": 1, "b": 2} dict_2 = {"b": 3, "c": 4} merged = dict_1 | dict_2 # {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4} merged |= {"d": 5} # {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4, 'd': 5} Аннотации типов, заменяет Union def process_data(value: int | str) -> None: print(value) Допустимо использовать в isinstance или issubclass isinstance(3, int | float) # True Паттерн-матчинг status_code = 404 match status_code: case 200 | 201 | 204: print("OK") case 400 | 404 | 500: print("ERROR") Для использования в своих классах требуется переопределить метод __or__ Так же нашел библиотеку pipe которая добавляет еще много возможностей. Рекомендую ознакомиться ;) #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #medgemma

当前筛选 #medgemma清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8014 · 10.07.2025 г., 17:00

⚡️MedGemma: открытые ИИ-модели для медицины от Google. Google Research продолжают развивать свою линейку специализированных медицинских ИИ-моделей, представив два важных пополнения: MedGemma и MedSigLIP. Это серьезное пополнение экосистемы открытых и доступных инструментов для здравоохранения. Разработчики предлагают мощные базовые модели, которые можно дообучать и запускать на собственном железе, даже на потребительском GPU. 🟡Флагман релиза MedGemma - 2 мультимодальные модели на 4 и 27 миллиардов параметров на основе Gemma 3. Младшая, 4-миллиардная версия, показывает себя как один из лучших открытых «малышей» (<8B), а после дообучения достигает SOTA в генерации отчетов по рентгеновским снимкам. В ходе одного из тестов 81% сгенерированных ею заключений были признаны сертифицированными радиологами достаточно точными. Старшая, на 27 миллиардов, в текстовой версии, на бенчмарке MedQA набрала 87.7%. Это всего на 3 пункта ниже DeepSeek R1, но при этом модель требует в 10 раз меньше ресурсов для инференса. 🟡Глазами для MedGemma служит MedSigLIP - легковесный (всего 400М параметров) энкодер изображений. Его задача - классификация, поиск и другие задачи со структурированным выходом. Он был создан адаптацией общей модели SigLIP на огромном массиве медицинских данных (от рентгена до гистологии и снимков глазного дна). 🟡Ключевая особенность и MedGemma, и MedSigLIP в том, что при специализации они не растеряли своих общих знаний. Они по-прежнему понимают немедицинский контекст и умеют работать с разными языками, что подтвердили исследователи из Тайваня, успешно применявшие модель в связке с литературе на традиционном китайском. 📌Лицензирование: Health AI Developer Foundations. 🟡Страница проекта 🟡Набор моделей 🟡Документация 🟡Arxiv 🟡Demo @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#MedGemma#MedSigLIP#Google

ИИ-доктор в кармане: как стартапы вроде Death Clock меняют превентивную медицину (и что с этим не так) Пока одни ИИ-модели соревнуются в генерации картинок, другие нацелены на самую ценную область — наше здоровье. Яркий пример — американский стартап Death Clock с их сервисом Life Lab. В чем суть? Life Lab — это персональный ИИ-консультант по долголетию, встроенный в приложение. Система: 1. Агрегирует данные: подключается к тысячам лабораторий, импортирует медкарты, учитывает образ жизни. 2. Считает возраст и риски: на основе исследований вычисляет биологический возраст и прогнозируемую дату смерти (да, именно это и есть их «визитная карточка» — Death Clock). 3. Дает рекомендации: формирует персонализированный план по питанию, добавкам и привычкам для снижения рисков и продления здоровой жизни. Их цель — сделать превентивную медицину максимально простой и доступной. Другие примеры на подходе: * ChatGPT Health (от OpenAI): Пока только в тестировании у врачей, но это шаг к тому, чтобы ИИ-ассистент стал первым пунктом консультации. Модель должна уметь анализировать симптомы, расшифровывать анализы и диалогом вести к диагнозу. * K Health: Использует ИИ на основе данных миллионов медкарт для первичной оценки состояния. * Your.MD: AI-симптомчекер и навигатор по системе здравоохранения. Что важно помнить?🔍 За кажущейся простотой и технологичностью скрываются серьезные вопросы: ➡️Качество данных и исследований: На чем именно основаны прогнозы и советы? Многие методики расчета биовозраста и рекомендаций по долголетию все еще являются областью активных (и коммерциализированных) споров. ➡️Юридическая и этическая ответственность: Кто виноват, если совет ИИ приведет к проблемам? Пока это серая зона. ➡️Риск гипердиагностики и тревожности: Постоянный мониторинг и «цифры смерти» могут скорее навредить ментальному здоровью, чем помочь. Контекст и важные ссылки: ➡️Я уже подробно разбирал риски слепого доверия медицинскому ИИ в этом посте: Осторожно: как ошибки ИИ в медицине могут стоить здоровья ➡️А здесь анализировали другой подход — мощную специализированную модель от Google для профессионалов, которая работает оффлайн и точнее: Google выпустила MedGemma 1.5 Вывод: Такие сервисы, как Death Clock, — это мощный драйвер для осознанности и перехода от «медицины лечения» к «медицине предупреждения». Но они остаются инструментами для информирования, а не для постановки диагноза. Их рекомендации — это гипотезы, которые должен проверять и одобрять ваш лечащий врач. Главное правило: Data-Driven, но Doctor-Approved. Полезные ссылки по теме (англ.): ➡️Анонс Life Lab от Death Clock ➡️Исследование о возможностях и ограничениях ИИ в предиктивной медицине (Nature) #ИИ_в_медицине#DigitalHealth#превентивная_медицина#HealthTech#DeathClock#ChatGPT#MedGemma#долголетие https://t.me/semasci