人工智能（AI）在医学影像诊断方面的应用已经有了长足的进步。然而，在未经严格测试的情况下，医生往往难以采信人工智能的诊断结果。对于他们来说，理解人工智能根据医学影像给出的判别，需要增加额外的认知成本。为了增强医生对辅助医疗的人工智能之间的信任，让AI通过一个医生必须通过的资格考试或许是一个有效的方法。医学执照考试是用来评估医生专业知识和技能的标准化考试，是衡量一个医生是否有能力安全有效地护理患者的基础。在最新的研究中，来自马萨诸塞大学、复旦大学的跨学科研究人员团队利用生成式多模态预训练模型GPT-4V(ision)突破了人工智能在医学问答中的最佳水平。研究测试了GPT-4V回答美国医学执照考试

GPT-4V的发布让许多计算机视觉（CV）应用看到了新的可能。一些研究人员开始探索GPT-4V的实际应用潜力。最近，一篇题为《OntheRoadwithGPT-4V(ision):EarlyExplorationsofVisual-LanguageModelonAutonomousDriving》的论文针对自动驾驶场景对GPT-4V的能力进行了难度递增的测试，从情景理解到推理，再到作为真实场景驾驶员的连续判断和决策。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.05332.pdf具体来说，论文对GPT-4V在自动驾驶领域的探索主要集中在以下几个方面：1、情景理解：该测试旨在评

世界各地的人们每天都会创造大量视频，包括用户直播的内容、短视频、电影、体育比赛、广告等等。视频是一种多功能媒介，可以通过文本、视觉和音频等多种模态传递信息和内容。如果可以开发出能学习多模态数据的方法，就能帮助人们设计出具备强大能力的认知机器——它不会受限于经过人工调整的数据集，而是可以分析原生态的真实世界视频。但是，在研究视频理解时，多模态这种丰富的表征会带来诸多挑战，尤其是当视频较长时。理解长视频是很复杂的任务，需要能分析多个片段的图像和音频序列的先进方法。不仅如此，另一大挑战是提取不同来源的信息，比如分辨不同的说话人、识别人物以及保持叙述连贯性。此外，基于视频中的证据回答问题也需要深入理解

微软最近发布了名为“MathVista”的全新多模态数学推理基准数据集，同时提供了一份涵盖 112页的详细评测报告，专注于大型多模态模型的数学推理表现。这一基准测试对于目前最先进的模型，如GPT-4V，来说也是一项挑战，显示了这些模型在多模态数学问题解决方面的局限性。报告还深入分析了GPT-4V在自我验证、自洽性和多轮对话能力的研究潜力。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.02255项目地址：https://mathvista.github.io/HF数据集：https://huggingface.co/datasets/AI4Math/MathVista数据可视化

GPT-4V诞生后，惊艳的多模态能力让网友惊呼连连，连OpenAI总裁GregBrockman都不断在X上安利。不过，最近大家发现，只要打乱布局，GPT-4V就会被曾经解决的著名计算机视觉难题——「吉娃娃还是松饼」，再次难倒……UCSC教授XinEricWang表示，如果将经典的4x4网格构图重新布局，GPT-4V就会给出错误的描述——「共有8张特写图片，分两排排列，每排4张图」。图片如果问它第一行第三个图是什么，它会说是松饼……吉娃娃：你礼貌吗？此外，UCSB教授WilliamWang也发现，当一堆图片糊到脸上时，GPT-4V就懵了，无法分清到底哪张图是「贵宾犬」，哪张图是「炸鸡腿」。图片学

我们在t2.medium上进行了基准测试并获得了以下吞吐量t2.mediumSET:155545.19GET:155775.38当在m4.large上使用相同的redis配置进行基准测试时，吞吐量下降到以下水平m4.largeSET:111788.46GET:110503.34可能是什么原因？ 最佳答案 T2实例永远不适合基准测试。T2实例是可突增的性能实例，可提供基准水平的CPU性能。性能和爆发能力由CPU积分决定。T2实例空闲时累积CPU积分，并在事件时使用CPU积分。请引用以下文档以了解T2实例的性能http://docs.a

在大型基础模型的推动下，人工智能的发展近来取得了巨大进步，尤其是OpenAI的GPT-4，其在问答、知识方面展现出的强大能力点亮了AI领域的尤里卡时刻，引起了公众的普遍关注。GPT-4V(ision)是OpenAI最新的多模态基础模型。相较于GPT-4，它增加了图像与语音的输入能力。该研究则旨在通过案例分析评估GPT-4V(ision)在多模态医疗诊断领域的性能，一共展现并分析共计了128（92个放射学评估案例，20个病理学评估案例以及16个定位案例）个案例共计277张图像的GPT-4V问答实例（注：本文不会涉及案例展示，请参阅原论文查看具体的案例展示与分析）。ArXiv链接：https://

1.为什么写这篇文章        相信很多做FreeRTOS开发的同学在查找偶现的死机问题时，都希望能有一个像Linuxcoredump一样的机制，能够将死机现场的寄存器信息和调用栈保存起来，但原生的FreeRTOS并没有提供类似机制。朱天龙老师的CmBacktrace库则是提供了一种针对ARMCortex-M系列MCU的死机现场和断言触发现场信息保存的方法。        CmBacktrace源码在Github和gitee上均可下载，这里贴一下不需要梯子的gitee仓库地址：CmBacktrace:ARMCortex-M系列MCU错误追踪库，有需要的同学可以自行前往下载。        

GPT-4被吹的神乎其神，作为具备视觉能力的GPT-4版本——GPT-4V，也被大众寄于了厚望。但如果告诉你，初中生都知道的勾股定理，只适用于直角三角形。然而GPT-4V却自信将其用于钝角三角形中计算斜边长度。还有更离谱的，GPT-4V直接犯了致命的安全错误，竟然认为红灯可以行驶。这到底是怎么回事呢？马里兰大学的研究团队在探索过程中发现了这些问题，并在此基础上提出了两种主要的错误类型：语言幻觉和视觉错觉，以此来阐释这些错误的原因。图片论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.14566项目主页：https://github.com/tianyi-lab/Hallusion

多模态王炸大模型GPT-4V，166页“说明书”重磅发布！而且还是微软团队出品。什么样的论文，能写出166页？不仅详细测评了GPT-4V在十大任务上的表现，从基础的图像识别、到复杂的逻辑推理都有展示；还传授了一整套多模态大模型提示词使用技巧——手把手教你从0到1学会写提示词，回答专业程度一看就懂，属实是把GPT-4V的使用门槛打到不存在了。值得一提的是，这篇论文的作者也是“全华班”，7名作者全部是华人，领衔的是一位在微软工作了17年的女性首席研究经理。在166页报告发布前，他们还参与了OpenAI最新DALL·E3的研究，对这个领域了解颇深。相比OpenAI的18页GPT-4V论文，这篇166