# नया ढांचा तैनाती के बाद भी मेडिकल AI मॉडल को सीखने देता है

> शोधकर्ताओं ने ऐसा मॉडल-निरपेक्ष सिस्टम पेश किया है जो स्थिर LLMs और VLMs को वास्तविक मामलों से अपडेट करता है। इससे मेडिकल कार्यों में प्रदर्शन 34% तक बेहतर हुआ।

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/hi/new-framework-lets-frozen-medical-ai-models-keep-learning-after-deployment

Yexiao He के नेतृत्व वाली टीम ने 8 Oct, 2026 को एक शोधपत्र जारी किया। इसमें ऐसे ढांचे का वर्णन है जो स्थिर बड़े भाषा मॉडल (LLMs) और विज़न-लैंग्वेज मॉडल (VLMs) को उनके सामने आने वाले मामलों से सीखने देता है। सिस्टम बाहरी विशेषज्ञता के तीन प्रकार जोड़ता है—तर्क के लिए Skill, तथ्यों के लिए Knowledge Memory और दृश्य उदाहरणों के लिए Multimodal Knowledge Base। यह मॉडल को तभी अपडेट करता है, जब नए मामलों से प्रदर्शन बेहतर हो और पहले के नतीजों पर बुरा असर न पड़े। चार अलग-अलग बेस मॉडल के साथ छह मेडिकल बेंचमार्क पर किए गए परीक्षणों में 34.2% तक सुधार दिखा।

## तथ्य

- मेडिकल कार्यों में 34.2% तक सुधार
- चार बेस मॉडल के साथ छह बेंचमार्क पर मूल्यांकन

## यह क्यों मायने रखता है

इससे चिकित्सक ऐसे AI टूल पर भरोसा कर सकते हैं जो महंगे रीट्रेनिंग की जरूरत के बिना नए दिशानिर्देशों के अनुरूप बने रहें।

## स्रोत और संदर्भ

1. [Frozen Models, Evolving Expertise: Model-Agnostic Learning from Deployment Experience for Multimodal Medical AI](https://arxiv.org/abs/2610.09146) – arXiv, 2026-10-08

अंतिम अपडेट: 2026-10-08