美團(tuán)“多智能體模型”初露鋒芒，醫(yī)藥領(lǐng)域成為“大模型稅”重點(diǎn)征收區(qū)

2026-01-13 13:47

重大發(fā)布（新模型/產(chǎn)品/開(kāi)源）

①美團(tuán)發(fā)布EvoCUA：開(kāi)源計(jì)算機(jī)操作模型位列OSWorld第4名

美團(tuán)近日于GitHub和Hugging Face上開(kāi)源了全新的多模態(tài)大模型EvoCUA，并選擇OSWorld作為評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。OSWorld是一個(gè)用于評(píng)估多模態(tài)智能體在真實(shí)計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)中執(zhí)行任務(wù)能力的基準(zhǔn)測(cè)試，模型需要能夠像人類一樣通過(guò)觀看屏幕、控制鍵鼠等操作完成復(fù)雜任務(wù)。

經(jīng)測(cè)試，EvoCUA的任務(wù)完成率為56.7%，位列開(kāi)源模型第1，總榜第4，超越了香港大學(xué)和月之暗面研發(fā)的OpenCUA-72B（+11.7%）和阿里研發(fā)的Qwen3-VL-Thinking（+15.1%）。

該模型僅需50步即可實(shí)現(xiàn)較高性能表現(xiàn)，且所用參數(shù)量更少、任務(wù)執(zhí)行效率更高。在適用場(chǎng)景上，該模型支持端到端自動(dòng)化操作，僅憑屏幕截圖+自然語(yǔ)言指令即可流暢操控常用軟件，如Chrome、Excel、PPT和VSCode等主流軟件，進(jìn)而完成多輪復(fù)雜任務(wù)。

根據(jù)項(xiàng)目介紹，該模型的創(chuàng)新點(diǎn)在于獨(dú)特的數(shù)據(jù)合成與訓(xùn)練范式，在保持通用多模態(tài)理解力的基礎(chǔ)之上強(qiáng)化了計(jì)算機(jī)使用能力。

短評(píng)：

這個(gè)模型的本質(zhì)就是Manus，說(shuō)是模型，請(qǐng)傾向于多智能體應(yīng)用。

EvoCUA在參數(shù)更少、步數(shù)減半的情況下實(shí)現(xiàn)性能的顯著提升證明其訓(xùn)練方法是有效的，這是開(kāi)源模型在自動(dòng)化操作方向上前進(jìn)的重要一步。

不過(guò)，56.7%的任務(wù)完成率仍然局限于“實(shí)驗(yàn)室中的好用”，而非“用戶手里的好用”。

值得肯定的是，EvoCUA與占據(jù)榜單前三的Anthropic的claude-sonnet-4.5和字節(jié)跳動(dòng)的Seed-1.8得分差距只在毫厘之間，盡管無(wú)法掌握?qǐng)鼍岸x，但也可以搶占一部分開(kāi)源生態(tài)中“計(jì)算機(jī)使用”場(chǎng)景的話語(yǔ)權(quán)。

美團(tuán)未必指望EvoCUA短期內(nèi)的商用，但該模型的開(kāi)源能夠提升技術(shù)影響力，同時(shí)為集團(tuán)內(nèi)部的辦公、運(yùn)維等流程實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，一舉兩得。

②Anthropic推出Claude for Healthcare，布局AI醫(yī)療行業(yè)

隨著OpenAI和阿里接連推出AI醫(yī)療領(lǐng)域相關(guān)產(chǎn)品，Anthropic也緊隨其后開(kāi)始進(jìn)行布局。1月12日，Anthropic正式推出Claude for Healthcare，并同步擴(kuò)展Claude for Life Sciences的能力，AI醫(yī)療場(chǎng)景再添一巨頭。

Claude for Healthcare的客戶群體分為三類：醫(yī)療機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)公司和患者，并提供HIPAA合規(guī)的AI套件，核心包括以下三點(diǎn)：

一是直連三大官方數(shù)據(jù)庫(kù)：CMS覆蓋政策庫(kù)、ICD-10編碼系統(tǒng)、國(guó)家醫(yī)療服務(wù)提供者標(biāo)識(shí)符注冊(cè)庫(kù)，支持醫(yī)保預(yù)授權(quán)審核、理賠申訴、編碼校驗(yàn)等高價(jià)值任務(wù)；

二是新增Agent技能：FHIR（醫(yī)療信息交換國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)）開(kāi)發(fā)支持（提升醫(yī)療系統(tǒng)互操作性）、預(yù)授權(quán)審查模板（可定制化對(duì)接機(jī)構(gòu)流程）；

三是個(gè)人健康數(shù)據(jù)整合：用戶可授權(quán)接入Apple Health、Android Health Connect、實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)報(bào)告等數(shù)據(jù)源，Claude可生成簡(jiǎn)明解讀、識(shí)別健康趨勢(shì)，并協(xié)助準(zhǔn)備問(wèn)診問(wèn)題。所有數(shù)據(jù)均不會(huì)用于模型訓(xùn)練，用戶全程具有控制權(quán)。

Claude 新增了對(duì)Medidata（臨床試驗(yàn)平臺(tái)）、ClinicalTrials.gov、ChEMBL（藥物數(shù)據(jù)庫(kù)）、Open Targets、Owkin（病理圖像分析）等關(guān)鍵平臺(tái)的連接，并推出臨床試驗(yàn)方案自動(dòng)生成、監(jiān)管文件輔助撰寫(xiě)、試驗(yàn)進(jìn)度監(jiān)控等新技能。

根據(jù)測(cè)試結(jié)果，Anthropic最新的產(chǎn)品 Claude Opus 4.5 在 MedAgentBench（斯坦福醫(yī)療智能體評(píng)測(cè)）和 MedCalc（醫(yī)學(xué)計(jì)算）等仿真任務(wù)中顯著領(lǐng)先，同時(shí)在“事實(shí)誠(chéng)實(shí)性”評(píng)估中有效減少了幻覺(jué)，更貼近臨床可靠性要求。

短評(píng)：

OpenAI、Anthropic和阿里短期內(nèi)同時(shí)將目光放到AI醫(yī)療上，說(shuō)明AI應(yīng)用的落地場(chǎng)景正在逐步明確。先是AI編程，后是AI醫(yī)療，從Chatbot到Agent的應(yīng)用范式已經(jīng)成功轉(zhuǎn)移。

相比先前推出AI醫(yī)療產(chǎn)品的OpenAI，Anthropic涉足的領(lǐng)域要更加深入，切入了多個(gè)高價(jià)值的工作流，但落地仍然高度依賴機(jī)構(gòu)IT系統(tǒng)集成，同時(shí)也面臨著責(zé)任邊界模糊等問(wèn)題，風(fēng)險(xiǎn)不容小覷。

技術(shù)進(jìn)展（論文/SOTA/算法）

①Google新發(fā)現(xiàn)：重復(fù)輸入提示詞即可提升主流LLMs準(zhǔn)確率

近日Google Research發(fā)表了一篇名為《Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs》的論文，篇幅雖然不長(zhǎng)，卻揭示了一個(gè)出乎意料的現(xiàn)象：

只要將用戶輸入的提示詞（prompt）重復(fù)一次，就能在不啟用推理、不增加生成長(zhǎng)度、不延長(zhǎng)響應(yīng)時(shí)間的前提下顯著提升大模型在多項(xiàng)任務(wù)中的表現(xiàn)。

研究團(tuán)隊(duì)將這一方法應(yīng)用在Gemini 2.0 Flash、Gemini 2.0 Flash Lite、GPT-4o-mini、GPT-4o、Claude 3 Haiku、Claude 3.7 Sonnet、Deepseek-V3共7款主流模型上進(jìn)行了測(cè)試，覆蓋了7項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試。結(jié)果顯示：

1.在70組實(shí)驗(yàn)中，重復(fù)輸入提示詞在47組測(cè)試中為模型帶來(lái)了正向提升，且并未導(dǎo)致性能下降；

2.在NameIndex等特定結(jié)構(gòu)的任務(wù)中，準(zhǔn)確率從21%躍升至97%；

3.對(duì)于“選項(xiàng)前置”或“問(wèn)題后置”的不利結(jié)構(gòu)，效果會(huì)更加明顯。

研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，這一現(xiàn)象源自于模型在預(yù)填充（prefill）階段對(duì)上下文注意力的重新分配。重復(fù)輸入提示詞可以讓模型在token處理的早期階段獲得更強(qiáng)的語(yǔ)義錨定，從而減少因位置偏移導(dǎo)致的理解偏差。而當(dāng)模型被要求“逐步推理”時(shí)，內(nèi)部已經(jīng)隱式完成類似的信息強(qiáng)化，因此重復(fù)提示的效果將趨于中性。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，大模型在生成答案前的準(zhǔn)備階段只能從左到右看一遍輸入，不能回頭。如果問(wèn)題和關(guān)鍵信息離得太遠(yuǎn)，就可能導(dǎo)致“記不住”或者“理解錯(cuò)誤”等問(wèn)題。重復(fù)輸入提示詞可以讓大模型多看一遍題目，所有詞之間也能通過(guò)注意力機(jī)制“看到”彼此，從而減少詞序問(wèn)題導(dǎo)致的誤判。不過(guò)，當(dāng)模型被要求“一步一步思考”時(shí)，用戶就可以在“思考部分”中看到大模型復(fù)述和整理問(wèn)題的過(guò)程，手動(dòng)重復(fù)提示也就用處不大了。

短評(píng)：

當(dāng)前的大模型對(duì)于提示詞的輸入順序依然高度敏感。這一簡(jiǎn)單但高效的技巧巧妙地繞過(guò)了模型架構(gòu)的天然缺陷，將輸入轉(zhuǎn)變?yōu)槿B接的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，人工修復(fù)了信息流的不對(duì)稱性，從向量的空間視角來(lái)看十分合理。或許，不是沒(méi)人想過(guò)“多說(shuō)一遍”，只是沒(méi)人把它當(dāng)作一個(gè)通用、可量化的技術(shù)手段來(lái)驗(yàn)證。

不過(guò)，需要注意的是，該論文測(cè)試的模型如今看來(lái)已經(jīng)略顯過(guò)時(shí)，該技術(shù)能否在當(dāng)下最先進(jìn)的模型上發(fā)揮作用有待考察。

算力與基礎(chǔ)設(shè)施（芯片/云/數(shù)據(jù)中心）

①Google緊急下架部分醫(yī)療類AI Overviews

近日，英國(guó)《衛(wèi)報(bào)》在一項(xiàng)調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，Google的AI Overviews（基于Gemini大模型生成結(jié)構(gòu)化答案的功能）在肝功能檢測(cè)等健康查詢功能中提供了缺少個(gè)體化參考范圍的誤導(dǎo)性數(shù)據(jù)。目前，谷歌已經(jīng)悄然移除相關(guān)關(guān)鍵詞的AI摘要功能。

根據(jù)《衛(wèi)報(bào)》的測(cè)試結(jié)果，當(dāng)用戶搜索肝功能檢查的正常范圍時(shí)，AI Overviews給出的數(shù)值是一個(gè)固定區(qū)間，但并未提示該范圍可能會(huì)因?yàn)槟挲g、性別、種族甚至檢測(cè)設(shè)備的差異而發(fā)生顯著變化。這種“一刀切”的回答可能導(dǎo)致患者誤判自身情況。

目前，有關(guān)“肝功能查詢”及類似的表述已經(jīng)不再觸發(fā)AI摘要，僅顯示相關(guān)搜索結(jié)果。谷歌隨后對(duì)此做出了回應(yīng)：其內(nèi)部臨床團(tuán)隊(duì)在復(fù)核后認(rèn)為該功能提供的“多數(shù)信息并非錯(cuò)誤，且有高質(zhì)量網(wǎng)站支持”，表示會(huì)持續(xù)進(jìn)行改進(jìn)，但拒絕對(duì)下線該功能的行為進(jìn)行評(píng)論。英國(guó)肝臟信托基金會(huì)表示：臨時(shí)關(guān)閉個(gè)別查詢只是“治標(biāo)不治本”，AI Overviews在醫(yī)療領(lǐng)域面對(duì)的問(wèn)題仍然未能解決。

短評(píng)：

在缺乏嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜、臨床審核流程和強(qiáng)大推理能力的前提下，將通用大模型直接用于健康信息的分發(fā)仍然存在重大的安全隱患。

Google的AI Overviews在2024年就給出過(guò)“用膠水往披薩上粘芝士”、“吃石頭補(bǔ)充營(yíng)養(yǎng)”等幻覺(jué)度極高的離譜答案，如今隨著Google的影響力與日俱增，以“權(quán)威摘要”形式輸出健康建議所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)也在激增。反觀OpenAI選擇聚焦日常健康陪伴而非診療場(chǎng)景，現(xiàn)階段AI醫(yī)療首先要做到的不是專業(yè)，而是避險(xiǎn)。

原文標(biāo)題 : 美團(tuán)“多智能體模型”初露鋒芒，醫(yī)藥領(lǐng)域成為“大模型稅”重點(diǎn)征收區(qū)