滴滴巴士联合好大夫今日推出关爱司机健康医疗计划,从3月9日开始,滴滴巴士在北京和深圳两地的司机均有机会获得单人10次价值5000元的免费线上电话诊疗服务,活动将持续到2016年9月9日。
届时司机朋友们可以随时随地直接通过电话连线三甲医院医生、专家咨询病情,做到即时就医。据悉,这只是滴滴巴士和好大夫开展合作的第一步,未来会有更多关于司机和用户医疗方面的深度合作展开。

大巴司机因身体突发疾病出现交通危险的情况并不少见,就在一周前,福建漳州一位司机驾驶途中突然头晕目眩,险酿事故,好在这位48岁司机陈漳华强忍痛苦,紧急将车靠边停稳,保住了乘客的生命安全。
滴滴巴士事业部总经理李锦飞表示:“巴士司机是我们需要特别关心的一类群体,他承载的是一车人的平安抵达,他们大多没有完善的医疗保险,平日忙于工作也没太多时间去关注自己的身体,我们希望通过此次合作能够真正帮他们解决一些看病方面的难题。"
实际上,滴滴出行对平台司机的健康服务一直非常重视,去年5月,滴滴出行与北京大学国际医院联合主办了“关爱司机健康”讲座与义诊活动,大约200余名出租车司机参与了这次讲座。
而通过好大夫在线的线上电话诊疗,则可以让患者和医生之间形成无缝对接,随时可以拨打电话为自己和家人咨询病情,无需司机去到医院现场,节省就诊时间。
具体操作流程是,滴滴巴士班车司机收到短信链接后,点击领取热线咨询免单券,在好大夫APP端首页点击“电话咨询”,然后在下级页面中根据自己选择需要咨询的专科描述病情,提交后十分钟内,好大夫在线会分诊到匹配的专业医生和专家给予回电解答。
好文章,需要你的鼓励
GeoVerse融合几何潜在扩散模型与Wan2.2视频生成先验,并引入全局空间记忆机制,实现了跨视角一致、生成质量高且推理速度快的新视角合成,在多个数据集上大幅超越现有方法GLD。
本文解读TT-VidT,一种通过分离外观锚点与动作令牌、结合Diff Compression训练目标的视频自监督方法。在24种架构目标组合的受控实验中,仅TT3D与Diff Compression搭配才能进入强动作敏感区,且计算量比同类方法降低近一半。
Q&A Q1:Imprint Reader是什么? A:Imprint Reader是上海人工智能实验室团队开发的模型,通过SMaRT训练方法学会读取另一个模型冻结的权重更新,把参数层面的变化翻译成自然语言描述,判断这次更新到底注入了什么知识或诱导了什么行为习惯。 Q2:MetaEdit能做什么? A:MetaEdit能把Reader对目标行为的梯度信号迁移到原始模型上,不需要任何目标任务的训练数据,只用一句行为描述就能定向调整模型参数,已经在安全性拒绝率调节、数学推理风格转变和工具调用能力提升上验证过效果。 Q3:Imprint Reader读权重更新的准确率高吗? A:目前还不高,知识类目标的Pass@100只有2%,行为类目标是16%,说明自由生成描述的可靠性有限,但相比原始模型完全答不出来的0%基线,已经证明了权重更新的自然语言读取是可行的。
统一多模态模型能看也能画,理论上该会自我修正。本论文提出UMM-Reflection,用整条轨迹的强化学习联合训练诊断和修图能力,GenEval提升12分,且迁移到多个未训练基准,揭示RL提升的是选择可靠性而非新能力。