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AI 大模型平臺
以多模態時序感知建模為核心,構建醫療智能的技術底座能力
Temporal Super-Multimodality | Synaptic Metaplasticity| Empirical and Domain-Expert Knowledge Graph
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技術底座
工具組件
科研合作
發展路徑
多模態時序大模型
以圖像、文本、語音、眼動軌跡與生理信號為核心模態,打造具備跨模態時序理解能力的大模型系統
強推理與動態參數調整機制
類突觸可塑性的動態推理系統,支持多任務邏輯路徑自組裝與智能調度機制
知識圖譜驅動推理系統
以標簽、結構與路徑為核心建構方式,打造原生嵌入大模型內部的知識圖譜系統,實現結構化認知與可解釋推理
技術底座
算法研究
多模態預訓練模型 / 時序建模 / 推理路徑搜索機制
數據工程
醫學圖像標注系統 / 眼動-語義關聯數據集 / 心理生理同步數據集構建
工程部署
端側算力部署 / 邊緣設備 / 云端多場景調度平臺
知識圖譜
標簽驅動建圖 / 跨模態結構映射 / 時間序列路徑演化 / 嵌入式推理引擎
工具組件
以“聯合實驗室”為橋梁,
打通從專家經驗 → 數據圖譜 → 模型訓練 → 應用反饋的完整閉環,
構建出真正可用、可信、可擴展的認知系統。
科研合作
協同機制 · 聯合建圖與落地轉化
實驗室布局
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發展路徑
第一階段
模型結構深耦合與場景適配
實現多模態輸入的時序對齊與同步建模 嵌入式知識圖譜與語言模型深度融合,支持跨領域語義理解 類突觸可塑性機制引入推理引擎,提升上下文保持與動態調參能力
第二階段
通用智能引擎構建
構建多模態認知引擎,實現從狀態感知 → 狀態遷移 → 意圖預測的邏輯鏈條 在醫療、心理、教育等關鍵場景中形成具備“思維+理解”的場景專家模型
第三階段
具身智能與跨模態智能體協同
與感知設備、AR眼鏡、機器人系統深度融合 支持多智能體協作任務中的語境共享、知識調度與因果推理
第一階段
第二階段
第三階段
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