北京
本期为TechBeat人工智能社区第700期线上Talk。
北京时间7月16日(周三)20:00，美国北卡罗来纳大学教堂山分校博士生夏鹏的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是:“MMed-RAG：针对医学多模态大模型的通用多模态RAG系统”，届时他将分享一种通用多模态RAG系统——MMed-RAG。相关工作已入选ICLR 2025。
Talk·信息
主题：MMed-RAG - 针对医学多模态大模型的通用多模态RAG系统
嘉宾：美国北卡罗来纳大学教堂山分校 · 博士生 - 夏鹏
时间：北京时间7月16日(周三)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·介绍
医学大模型虽强但易出现事实幻觉，影响诊断可靠性。我们提出MMed-RAG，一种通用多模态RAG系统，通过引入领域感知检索机制、自适应检索上下文选择方法以及针对RAG的偏好微调策略，显著地提升了模型表现。实验显示在五个医学任务中平均提升43.8%的事实准确率。
Talk大纲
1. 研究背景与动机
医疗AI的发展趋势 Med-LVLMs的优势与挑战（如事实幻觉）
RAG作为解决方案的优势与不足
2. MMed-RAG系统设计
系统整体架构
领域感知检索机制
自适应上下文选择策略
基于RAG的偏好微调方法
3. 实验与结果分析
与现有模型或方法的对比（VQA与报告生成）
多领域数据集测试（放射学、眼科、病理）
消融实验与分析
4. 总结与未来方向
当前方法的贡献
未来发展
Talk·预习资料
论文链接： https://arxiv.org/abs/2410.13085 代码链接： https://github.com/richard-peng-xia/MMed-RAG
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
夏鹏
美国北卡罗来纳大学教堂山分校 · 博士生
夏鹏现为美国北卡罗来纳大学教堂山分校计算机学院博士生。此前，他曾短暂在澳大利亚墨尔本莫纳什大学攻读博士学位。他的研究方向为多模态大模型，智能体以及医疗健康上的应用。目前已经在NeurIPS、ICLR、ICML、EMNLP等会议和期刊发表多篇论文，曾获得ICLR 2025 Oral。他长期担任顶级会议和期刊的审稿人，例如 ICLR、NeurIPS、ICML、International Journal of Computer Vision (IJCV), IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI)。
个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=23380
-The End-
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