对大模型推理成本的优化，可通过很多技术手段实现。首先是模型本身，模型结构、训练方法都可以持续改进，包括业界很关注的MoE(混合专家模型)，就是优化推理成本很好的解决方案。其次是工程上的优化。大模型的调用量越大，优化推理成本的空间也越大。以前的模型都是单机推理，大模型用的是分布式推理。所以如果能把各种各样底层算力用得更好，推理成本就会大大降低。
从浪潮信息发布的“源2.0-M32”开源大模型来看，其基于“源2.0”系列大模型已有工作基础，创新提出和采用了“基于注意力机制的门控网络”技术，构建包含32个专家(Expert)的混合专家模型(MoE)，并大幅提升了模型算力效率，模型运行时激活参数为37亿，在业界主流基准评测中性能全面对标700亿参数的LLaMA3开源大模型。
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近日，中山大学孙逸仙纪念医院细胞分子诊断中心研究团队和肿瘤内科研究团队开发了名为AICCS（即“人工智能宫颈癌筛查系统”）的系统波胆足球平台app，旨在通过人工智能协助宫颈细胞学筛查，提高诊断的准确性和效率。据研究团队介绍，AICCS系统在宫颈癌筛查中具有巨大的应用潜力，有望缓解中国当前病理医师短缺及医疗资源分配不均的问题。
宫颈癌全球发病率排名第四，是导致女性癌症相关死亡的主要原因之一。2020年，全球新确诊了60.4万例宫颈癌病例，超过34万名女性因此病去世。同年11月17日，世界卫生组织（WHO）启动了一项全球消除宫颈癌的战略，该战略包括通过国家宫颈癌控制计划进行疫苗接种、筛查和治疗。定期筛查可以早期发现甚至预防宫颈癌，当前宫颈癌筛查方法主要包括宫颈细胞学筛查、HPV检测。宫颈细胞学筛查因其标本获取方便和高敏感性，被推荐用于常规人群筛查。
今年5月，中山大学孙逸仙纪念医院细胞分子诊断中心研究团队和肿瘤内科研究团队在《Nature Communications》上发表了题为“Artificial intelligence enables precision diagnosis of cervical cytology grades and cervical cancer”的论文。论文由该院作为主研单位，与广州医科大学附属第三医院、广州市妇女儿童医疗中心两家分中心共同合作完成。
AICCS系统不仅提高了诊断的准确性，还缩短了诊断时间。AICCS分析一张全切片图像的时间不到120秒，而传统的人工镜下阅片则需要大约180秒。在此基础上，为了在临床工作中方便使用AICCS辅助诊断系统处理疑难病例，团队还开发了一个基于云端互联网远程会诊平台。病理医生可以上传宫颈细胞学数字扫描图像到此平台进行分析并给出判读意见。结合5G网络和智慧医疗，进一步提升系统辐射效力，提升医疗服务质量。
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