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3月3日，上海交通大学等单位在《自然·生物医学工程》（Nature Biomedical Engineering）发表论文An ophthalmic video foundation model for surgical recognition and navigation with wet-lab porcine eye validation，报告他们研发了一款专为眼科显微手术的识别和导航而设计的视频基础模型（OVFM）。其采用自监督视觉变换器架构，在包含144种手术类型、110万段视频片段的眼科视频数据集上完成训练，习得眼科手术的时空运动特征。研究团队采用知识蒸馏技术，在保持模型精度的同时缩减模型规模，使其可部署于手术显微镜设备。在十位外科医生开展的猪眼白内障手术中，使用OVFM能有效缩小医师间的技术差距。
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综合多方信息来看，它的底层为规则逻辑，处理常规的“让路”与“直行”判断；第二层属于行为预测模型，通过观察目标的历史轨迹和类型，比如皮划艇爱绕弯、货轮走直线，预判前方船只未来3秒的运动意图；顶层则是博弈网络，当出现双方船舶均有避让义务的情况时，算法会输出多条候选路径，评估风险与效率后做出选择。
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