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AI 大模型平台
以多模态时序感知建模为核心,构建医疗智能的技术底座能力
Temporal Super-Multimodality | Synaptic Metaplasticity| Empirical and Domain-Expert Knowledge Graph
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技术底座
工具组件
科研合作
发展路径
多模态时序大模型
以图像、文本、语音、眼动轨迹与生理信号为核心模态,打造具备跨模态时序理解能力的大模型系统
强推理与动态参数调整机制
类突触可塑性的动态推理系统,支持多任务逻辑路径自组装与智能调度机制
知识图谱驱动推理系统
以标签、结构与路径为核心建构方式,打造原生嵌入大模型内部的知识图谱系统,实现结构化认知与可解释推理
技术底座
算法研究
多模态预训练模型 / 时序建模 / 推理路径搜索机制
数据工程
医学图像标注系统 / 眼动-语义关联数据集 / 心理生理同步数据集构建
工程部署
端侧算力部署 / 边缘设备 / 云端多场景调度平台
知识图谱
标签驱动建图 / 跨模态结构映射 / 时间序列路径演化 / 嵌入式推理引擎
工具组件
以“联合实验室”为桥梁,
打通从专家经验 → 数据图谱 → 模型训练 → 应用反馈的完整闭环,
构建出真正可用、可信、可扩展的认知系统。
科研合作
协同机制 · 联合建图与落地转化
实验室布局
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发展路径
第一阶段
模型结构深耦合与场景适配
实现多模态输入的时序对齐与同步建模 嵌入式知识图谱与语言模型深度融合,支持跨领域语义理解 类突触可塑性机制引入推理引擎,提升上下文保持与动态调参能力
第二阶段
通用智能引擎构建
构建多模态认知引擎,实现从状态感知 → 状态迁移 → 意图预测的逻辑链条 在医疗、心理、教育等关键场景中形成具备“思维+理解”的场景专家模型
第三阶段
具身智能与跨模态智能体协同
与感知设备、AR眼镜、机器人系统深度融合 支持多智能体协作任务中的语境共享、知识调度与因果推理
第一阶段
第二阶段
第三阶段
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