大模型不看一张图就写出医学影像分类器,但256张标注图仍全面胜出
Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 在单次回复中直接写出一个小型卷积网络的权重,全程不接触任何图像,在六个 MedMNIST 任务上平均测试 AUC 分别为 0.719 和 0.711,均高于零样本 MedSigLIP 的 0.588。但同一网络用 Adam 在 256 张标注图上训练后平均 AUC 达 0.828,在每个 MedMNIST 任务上都更高;在合成子宫 MRI 任务上 Opus 为 0.764,Astra 因系统性错误跌到 0.136。