Neuromnia是一家创新的AI平台用Llama为自闭症护理领域带来全新解决方案

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行! 订阅:https://rengongzhineng.io/

Neuromnia是一家创新的AI平台,正在为自闭症护理领域带来全新解决方案。面对全球每36个孩子中就有一人患有自闭症的现状,Neuromnia为临床医生、家长和教师提供了强大的AI驱动工具,大幅提升了工作效率、改善了治疗质量,并为自闭症患者提供了更多的护理机会。

Neuromnia通过Llama 3.1模型开发了名为Nia的AI助手,专门用于应用行为分析(ABA)治疗。Nia能够显著提高临床医生的工作效率,并通过其功能帮助更多自闭症患者获得高质量的护理。

用心驱动的创新

Neuromnia的AI开发之旅始于Llama 3.1的研究和测试阶段。2024年5月,团队开始使用70B版本模型,并很快发现该模型在自然语言处理任务中的表现非常出色。公司联合创始人兼首席产品官Josh Farrow(具备15年临床经验的认证行为分析师)通过精心编写的数据集,对Llama模型进行了细化和优化,用于生成行为干预计划和技能推荐方案。

Neuromnia的联合创始人兼首席执行官Jay Gupta表示:"在测试Llama时,它在自然语言处理任务中的表现令我们印象深刻。结合我们CPO的临床经验,Llama帮助我们构建了一个全面的数据集,极大地减轻了临床医生的行政负担,并提升了护理质量。"

开源技术助力自闭症护理

对于像Neuromnia这样的初创公司来说,开源技术在其开发、测试和扩展过程中起到了至关重要的作用。开源的大型语言模型(LLM),如Llama 3.1,为复杂任务的模型开发提供了成本效益极高的途径,避免了昂贵的开发费用。借助开源社区的贡献,Neuromnia团队能够进一步优化其技术,以应对ABA行业的特定需求。

Gupta还表示:"开源让我们可以避免受制于特定供应商的限制。社区的支持为我们提供了宝贵的建议和信息,帮助我们创建和部署LLM模型。"

推进智能行为健康的未来

Nia的设计目标之一是解决ABA领域人手短缺的问题。通过自动化治疗计划、文档处理和调整建议,Nia减少了临床医生在重复性任务上的投入,帮助他们更加高效地管理大量病例。Neuromnia希望通过其AI功能,减少行业内高频出现的倦怠感和人员流失现象,进而提高ABA从业者的生产力。

Gupta补充道:"许多诊所缺乏强大的数据分析能力。我们的平台提供自动化的行动建议,帮助优化和简化从接诊到出院的整个治疗流程。"

开创无限可能的未来

借助Llama 3.1,Neuromnia将Nia的功能提升到了一个新的高度。尽管在早期遇到了一些配置和bug问题,团队通过不断的尝试和调试,迅速解决了这些问题,并成功将Llama整合到其平台中。通过使用提示工程、检索增强生成(RAG)等技术,Neuromnia进一步优化了模型的输出,确保生成的内容具有准确性和上下文的适用性,并利用由临床医生创建的合成数据进行训练,以成功生成、修改和验证Nia软件内的响应。

展望未来,Neuromnia将继续使用Llama,并评估其每个新版本,以确保平台始终保持前沿技术,满足日益增长的自闭症护理需求。

Gupta总结道:"虽然现成的LLM有时在处理技术或复杂任务时表现不佳,但我们通过提示工程、RAG、精调以及语义搜索等技术,大幅降低了错误率。这些进步确保了我们的解决方案能够持续提供准确、个性化的结果,让每个家庭都能获得自闭症支持。"

相关推荐
中冕—霍格沃兹软件开发测试3 分钟前
探索性测试:思维驱动下的高效缺陷狩猎
人工智能·科技·开源·appium·bug
cnfalcon4 分钟前
ESP-IDF AI硬件开发技术问题记录
人工智能·esp-idf
陈佬昔没带相机5 分钟前
从罗永浩 x MiniMax 闫俊杰对谈中,一窥 AI 时代软件公司岗位变化
人工智能·程序员·敏捷开发
老马啸西风7 分钟前
成熟企业级技术平台-09-加密机 / 密钥管理服务 KMSS(Key Management & Security Service)
人工智能·深度学习·算法·职场和发展
2301_801821718 分钟前
前期工作总结
人工智能
Ulana27 分钟前
计算机基础10大高频考题解析
java·人工智能·算法
windfantasy199028 分钟前
NCT与GESP哪个更好?线上监考与线下考点的便利性对比
人工智能
执笔论英雄30 分钟前
【LORA】
人工智能
Jerryhut43 分钟前
Bev感知特征空间算法
人工智能
xian_wwq1 小时前
【学习笔记】基于人工智能的火电机组全局性能一体化优化研究
人工智能·笔记·学习·火电