多模型医疗文本脱敏实测结果公布
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多模型医疗文本脱敏实测结果公布
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AI 综述
MaziyarPanahi 公布多模型医疗文本脱敏实测结果：在同一提示词、temperature 0 和托管方式下，对多个模型共运行24次、抹去医院名称，总费用为0.21美元；Kimi K3、Qwen3.8-27B和GLM-5.3-Flash每次成功，Mistral Large 4、MiMo-V2.6-Pro及DeepSeek-V4-Flash-Vision仅部分成功，MiniMax-M3.1-Flash和Muse Spark则未成功。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月30日 17:35
多模型医疗文本脱敏实测显示部分模型始终无法隐去医院名报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- AGI Hunt多模型医疗文本脱敏实测显示部分模型始终无法隐去医院名
MaziyarPanahi 使用同一提示词、temperature 0 和托管方式对多个模型进行医疗文本脱敏实测，共运行 24 次，费用为 0.21 美元。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。