Tether ra mắt Trí tuệ Nhân tạo Y tế Cục bộ trên điện thoại: Mô hình nhỏ 1.7B vượt xa 16 lần mô hình lớn, hoàn toàn loại bỏ sự phụ thuộc vào đám mây

Theo giám sát của Dòng chảy AI, đội nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Tether, nhà phát hành USDT, đã công bố hôm nay ra mắt dòng mô hình ngôn ngữ y tế QVAC MedPsy, dành riêng cho trí tuệ nhân tạo y tế cục bộ thiết kế cho các thiết bị di động thông minh, đồng hồ thông minh v.v., có khả năng tính toán thấp. Mô hình này có thể hoạt động mà không cần phụ thuộc vào máy chủ đám mây, đạt hiệu suất vượt trội so với kích thước mô hình: phiên bản 1.7 tỷ tham số đạt điểm trung bình 62.62 trên bảy bài kiểm tra hẹp y tế, vượt trội Google MedGemma-4B đạt 11.42 điểm và vượt qua MedGemma-27B với lượng tham số gần 16 lần lớn hơn trong các tình huống lâm sàng thực tế như HealthBench Hard; phiên bản 4 tỷ tham số đạt điểm 70.54, hoàn toàn vượt trội so với những mô hình lớn hơn, đồng thời giảm đáng kể việc tiêu thụ thông tin (cao nhất 3.2 lần), và được phát hành dưới định dạng GGUF kỹ thuật (1.7 tỷ khoảng 1.2GB), phù hợp cho triển khai trên di động và cạnh kèm.

Việc công bố này thách thức giả thuyết truyền thống "mô hình lớn hơn = hiệu suất tốt hơn", tập trung vào nâng cao hiệu suất thông qua huấn luyện hậu y tế từng giai đoạn (dữ liệu giám sát, lý trí lâm sàng + học tăng cường), thực sự thực hiện bảo vệ quyền riêng tư cục bộ và suy luận trễ thấp. Giám đốc điều hành Tether Paolo Ardoino cho biết, điều này giúp trí tuệ nhân tạo y tế có thể xử lý dữ liệu nhạy cảm trực tiếp tại bệnh viện, thiết bị cục bộ mà không cần truyền dữ liệu lên đám mây, từ đó giảm chi phí, độ trễ và rủi ro về quyền riêng tư, hứa hẹn tái tạo cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo y tế và thúc đẩy việc triển khai cục bộ trên toàn cầu, đặc biệt là ở các khu vực phát triển kém.