GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash：以高效病理基础模型迈向群体规模发现
微软研究院发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash 两个开放权重病理基础模型，目标是降低全切片图像分析的计算成本。
具体内容
微软研究院发布 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash 两个开放权重病理基础模型，目标是降低全切片图像分析的计算成本。GigaPath-Flash 由 22M 参数的 ViT-S 切片编码器与 21M 参数的 LongNet 全切片编码器组成，切片编码器从原 GigaPath 的十亿参数教师模型蒸馏而来。GigaTIME-Flash 用该编码器替换原 GigaTIME 的 CNN 主干，从常规 H&E 图像预测空间蛋白组。作者称前者在约五十分之一算力下达到原模型 97% 的预测性能，后者更快、更省显存且预测质量相当或更好。模型以 Apache 2.0 许可发布，属早期研究模型，未经验证用于临床。
- GigaPath-Flash 以 22M 参数 ViT-S 切片编码器加 21M 参数 LongNet 全切片编码器构成，蒸馏自十亿参数教师模型。
- 作者称其在全切片分类基准上以约五十分之一算力达到原 GigaPath 97% 的预测性能。
- GigaTIME-Flash 用 LoRA 微调，作者称比原版约快 6 倍、省约 8 倍显存，分布外队列表现相当或更好。
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