Inkling模型从患者闲聊中识别心衰
RT @MaziyarPanahi: 我在我的Mac Studio上测试了Thinking Machines的新Inkling：一个2分钟的就诊模拟🔥
患者因膝盖问题前来。Inkling听完整个对话，却标记出了心力衰竭。
它听到的是真实的音频，而不是转录文本。975B参数，1-bit GGUF（@UnslothAI），运行在llama.cpp（@huggingface）上。没有任何数据离开机器。
膝盖是容易的部分。埋藏在闲聊中的线索：爬坡气喘，用四个枕头睡觉，脚踝像气球一样肿，春天时悄悄停用了利尿剂。五个信号，一个诊断，全不是她预约的原因。
她最后一句话：“我该说点什么吗？我只是来看膝盖的。”
一个975B的模型完成了医学中最难的事：它听到了患者认为不值得提及的东西。
下一步该让它听什么？
患者因膝盖问题前来。Inkling听完整个对话，却标记出了心力衰竭。
它听到的是真实的音频，而不是转录文本。975B参数，1-bit GGUF（@UnslothAI），运行在llama.cpp（@huggingface）上。没有任何数据离开机器。
膝盖是容易的部分。埋藏在闲聊中的线索：爬坡气喘，用四个枕头睡觉，脚踝像气球一样肿，春天时悄悄停用了利尿剂。五个信号，一个诊断，全不是她预约的原因。
她最后一句话：“我该说点什么吗？我只是来看膝盖的。”
一个975B的模型完成了医学中最难的事：它听到了患者认为不值得提及的东西。
下一步该让它听什么？