提出OpenMedQ,一种在14个数据集(约3.35M样本)上预训练的医学视觉语言模型,在PathVQA上达到75.9 BLEU-1并超越Med-PaLM M,在8个分类基准上取得最高平均macro-F1 0.757。
机构:Stanford
来源:arXiv 2606.12953 | AI4Papers 论文推荐平台