主要观点总结
文章介绍了关于OpenAI的最新论文，特别是其o1-preview模型在医疗领域的表现。该模型在推理任务上表现优异，甚至在某些方面超越医生。文章详细描述了o1-preview在医学推理任务中的评估结果，包括鉴别诊断、诊断临床推理和管理推理等方面。同时，文章还提到了研究的局限性。
关键观点总结
关键观点1: o1-preview模型在医疗领域的表现
o1-preview模型在推理任务上表现优异，甚至超越医生。在医学领域的多项评估中，包括鉴别诊断、诊断临床推理和管理推理等，o1-preview都显示出其卓越的能力。
关键观点2: 文章的实验方法和结果
文章使用了多种评估策略，包括临床试验和劳动力再训练，来评估o1-preview的表现。结果显示，o1-preview在多个方面都表现出超越人类的能力，包括医生、已有的大语言模型等。
关键观点3: 研究的局限性
虽然o1-preview在许多方面表现出卓越的能力，但研究也存在局限性。例如，模型的啰嗦倾向可能在试验中得分过高，人机交互对开发临床决策辅助工具至关重要，但目前还不确定大语言模型如o1-preview能否增强人机交互等。
文章预览
文章转载于新智元 「根据（关于）OpenAI的最新论文，o1-preview在推理任务上远远优于医生，甚至天壤之别。AI对143项困难的NEJM CPC诊断结果分别为约80%到30%。现在相信你的医生而不咨询人工智能模型是危险的。」 Deedy的言论引来百万围观。 事实究竟如何？ 在解决复杂的信息学、数学和工程问题以及医疗问答方面，o1-preview模型显示出优于 GPT-4 的能力。 医疗决策远非问答，o1-preview在医学上是否已全面超越人类？ 哈佛、斯坦福、微软等机构的多名医学、AI专家联手，在医学推理任务中评估了OpenAI的o1-preview。 结果显示，模型在鉴别诊断、诊断临床推理和管理推理方面，已经超越人类；建议使用更好和更有意义的评估策略，跟上自动化系统在医疗推理基准上的进步。 文章推测要使用大语言模型辅助医生， 需要集成AI系统的临床试验和劳动力（再）训练。
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