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官方账号arXiv cs.AI@Jiawen Li, Tian Guan, Huijuan Shi, Xitong Ling, Mingxi Fu, Anjia Han, Chao He, Yonghong He
推荐理由：ALICE用聚合蒸馏把8个专家模型塞进一个骨干，在96个病理任务上拿了最佳平均分，还开源了代码。
聚合蒸馏
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7月13日
09:57
ALICE是一个通过多阶段聚合蒸馏训练的统一基础模型，从8个视觉、视觉语言和切片级教师模型中蒸馏知识到单个骨干。预训练数据包括24,985,184张tile级病理图像和155,604张高分辨率图像，在21个任务场景、96个下游任务、48个数据源上评估。在三类评估（组织感兴趣区域分析、视觉语言多模态评估、全切片临床评估）中，ALICE均取得任务匹配病理学基础模型的最佳平均排名。模型代码已在GitHub开源。