以及AI模型本身“黑箱”特性導(dǎo)致因果聯(lián)系難以明晰出現(xiàn)等難題 。

環(huán)繞這一方向，北京大學(xué)第三醫(yī)院
、比照gpt-oss系列模型，Anthropic等美國巨子在通用大模型架構(gòu)（如MoE）、

猶記住本年年頭 ，

Baichuan-M2的破局點(diǎn)是在為醫(yī)療構(gòu)建強(qiáng)壯的可驗(yàn)證體系時引入了“患者模擬器” 。在我國本鄉(xiāng)醫(yī)療場景中 
，Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
、高質(zhì)量的醫(yī)療主張
、百川智能在短短5天內(nèi)便以Baichuan-M2做出“技能回應(yīng)”，

舉個比方
 ，

驗(yàn)證體系則經(jīng)過動態(tài)生成評分規(guī)范