本期为TechBeat人工智能社区第723期线上Talk。
北京时间10月30日(周四) 20:00,香港科技大学博士生马嘉波的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!
他与大家分享的主题是:如何利用现有的病理基础模型构建更加鲁棒的基础模型,届时他将介绍一个涵盖六大类、共72项临床任务的权威基准以评估病理基础模型的通用性。该工作已被Nature Biomedical Engineering接收。
Talk·信息
主题:如何利用现有的病理基础模型构建更加鲁棒的基础模型
嘉宾:香港科技大学 · 博士生 - 马嘉波
时间:北京时间10月30日(周四) 20:00
地点:TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·介绍
当前,基于海量数据预训练的基础模型正在变革计算病理学领域。然而,这些模型的通用性究竟如何,此前缺乏全面的评估。为此,我们创建了一个涵盖六大类、共72项临床任务的权威基准。研究发现,现有模型虽在部分任务上表现出色,但难以全面胜任多样的临床需求。这凸显了开发通用型病理基础模型的迫切性与巨大挑战。
Talk大纲
1. 背景 - 病理大模型的发展
2. 动机与问题 - 为何病理模型的泛化能力存在问题,如何进一步提高泛化性
3. 解决方案 - 介绍知识蒸馏预训练、实验结果
4. 总结
Talk·预习资料
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论文链接: https://arxiv.org/abs/2407.18449 https://www.nature.com/articles/s41551-025-01488-4 代码链接: https://github.com/birkhoffkiki/GPFM
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Talk·嘉宾介绍
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马嘉波
香港科技大学 · 博士生
马嘉波,香港科技大学计算机科学与工程系博士研究生,主要研究方向涵盖计算病理学中的超分辨率成像、虚拟染色技术以及病理基础模型等。已在包括 Nature Biomedical Engineering、Nature Communications、IEEE TMI、CVPR、ICML、MICCAI 在内的国际知名期刊与会议上发表论文10余篇,Google 学术引用量480次。
个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=45828
-The End-

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