生物制药领导者已经

ayesha983

或许，在生成式人工智能的狂热中，我最兴奋的事情之一就是范式转变，各行各业现在都要求参与这场革命。他们想搭上这趟快车，尤其是在没有 Jupyter 笔记本或 S3 存储桶连接作为进入门槛的情况下。  

去年，Moderna 和 Merck 等生命科学组织加倍努力为其公司创建持久的人工智能素养和数据民主化战略。

无论是扩展入门级数据科学家和工程师能力的代码助手，还是由 LLM 支持的假设生成指导的实验室科学家和生物学家，还是构建定制个性化内容的营销活动经理——组织中的每个人都可以开始对最复杂的文档、数据和预测分析模型提出问题，以推动价值。  

一些早期采用的建立了自己的企业级 RAG 聊天机器人，每天 香港电报数据 有数千名活跃用户。这些聊天机器人主要用于内部协调、文档管理、人力资源和培训，但今年，预计医疗保健公司将扩大规模，创建嵌入对话式 AI 的知识库，推动市场情报、产品线开发、临床运营、市场准入和商业参与，将其作为业务流程的核心组成部分。  

多模态性学习之旅不只是法学硕士
很少有行业像医疗保健这样拥有如此庞大的数据规模和复杂性，尽管 LLM 已被证明非常强大，但将各种数据模式全面整合起来的核心趋势才刚刚开始显现。尽管去年大部分时间主要关注 LLM，但我们开始看到一些早期的基础模型构建了更深层次的多模式功能。

今年，我期望看到这一旅程继续下去，其他数据模式的大型模型的发展路径会更加深入。也就是说，图像处理和大型视觉模型 (LVM) 应用程序正在寻求“赶上” LLM 的步伐，单细胞成像和空间转录组学、医学成像、数字病理学等领域的数字化程度越来越高，有望释放潜在价值，特别是在疾病的精确