印英自贸协定签署 - 印度与英国签署具有里程碑意义的自由贸易协定 [1][3] - 协定取消英国对95%印度农产品和食品的关税 包括姜黄 胡椒 豆蔻等 [3] - 印度对英国商品的平均关税税率从15%降至3% [3] - 英国出口印度商品中90%的关税税率将下调 85%的商品在10年内实现零关税 [3] - 印度出口英国商品99%将实现零关税 [3] 行业影响 - 协定将增加印度农民收益 [3] - 有助于印英两国制造业和科技行业发展 [3]

医疗AI模型优化 - 通用大语言模型在医疗临床场景中表现欠佳，可能给出不准确或错误建议[1] - 监督微调(SFT)是解决医疗AI模型专业性的关键方案，但需要高质量数据集和迭代优化过程[1] - 豆蔻妇科大模型通过SFT优化，准确率从77.1%提升至90.2%[3] 数据集构建与质量控制 - 数据清理重点关注推理与结果一致性，剔除逻辑链条不完整或违背医学原理的数据[2] - 数据蒸馏校准确保思维链(COT)数据质量，诊断优先级需有明确医学依据支撑[5] - 数据集需覆盖全生命周期病例和常见病与罕见病比例，避免诊断偏好[6] 模型训练优化过程 - 第一阶段(2025年4月)使用1300条精标中文妇科问诊数据，构建基础模型[3] - 第二阶段(2025年6月)通过合成症状数据、重新蒸馏标注COT等优化策略提升性能[3] - 采用"训练-评测-筛选-再训练"循环，持续监控关键指标如测试集准确率和罕见病例识别率[10] 评估体系 - 构建自动化评测和人工审核双重评估体系，采用10分制标准评分[11] - 自动化评测系统基于高性能语言模型，支持批量处理和标准化评分框架[11] - 医生修正反馈机制对边缘案例进行人工审核，形成闭环迭代优化[13] 训练平台与技术 - 使用钉钉企业专属AI平台进行训练调优，覆盖SFT/RFT两种训练方法[17] - 平台提供分布式训练、多Lora部署等加速优化手段，训练时长从26小时缩短至7小时[17] - 未来将探索SFT+RL协同训练范式，结合结构化医学知识和临床直觉[18] 经验与挑战 - 初期过度依赖人工标注导致效率低下，后期调整为"机器蒸馏→专家审核→训练后评估"体系[14] - 训练数据集过度集中常见病导致罕见病识别不足，采用平衡采样策略改进[15] - 医疗大模型需具备多维思考模式，在低容错率环境下提供专业诊断建议[16]

豆蔻妇科大模型 - 钉钉企业专属AI平台成功训练出首个高准确度专业领域大模型"豆蔻妇科大模型"，诊断准确率达90.2% [1] - 该模型由壹生检康研发，基于开源大模型训练，初始版本准确率77.1%，经钉钉平台优化后提升至90.2% [2][3] - 模型功能覆盖主诊断、潜在诊断、检查建议、处置方案等全流程，响应时间从传统问诊30分钟缩短至数秒 [3] 行业应用价值 - 妇科大模型可缓解专业医生资源不足问题，尤其惠及职场女性和偏远地区用户 [2][3] - 模型落地标志着钉钉生态从SaaS/服务商扩展到AI创业者领域 [1][6] - 未来计划扩展至皮肤科等更多垂直医疗领域，提供居家健康指导 [4] 技术实现路径 - 钉钉提供全流程支持：数据标注、算力调度、模型调优等关键环节 [2][5] - 需解决数据安全、行业知识差异、工作流程定制等专业领域挑战 [5] - 采用"基础模型+行业数据"训练模式，实现从通用到专精的转化 [2][5] 钉钉生态战略 - 首个垂类大模型案例展示钉钉全链路行业大模型构建能力 [5] - 重构生态体系：新增AI创业者板块，开放平台支持开发者从零构建行业模型 [6] - 提供AI解决方案咨询、人才培训等配套服务，瞄准中小企业智能化需求 [6] 行业趋势 - 垂直行业大模型被视为AI技术落地下一个趋势，需解决行业特异性问题 [5] - 通用大模型(Qwen/DeepSeek/GPT)逐渐基础设施化，企业转向专属模型开发 [5]

市场监管部门打击违法广告情况 - 全国市场监管部门今年以来共查处违法广告案件14315件，罚没款1.01亿元 [1] 医疗美容行业违法广告案例 - 成都成华韩后医疗美容医院有限公司在直播电商中虚假宣传医疗美容项目功效，被罚款40.98万元 [2] 医疗器械行业违法广告案例 - 市野（郑州）网络科技有限公司发布虚假医疗器械广告，宣称产品具有日本背景及夸大功效，被罚款20万元 [3] 保健食品行业违法广告案例 - 安徽全康药业有限公司在互联网推广保健食品时虚假宣传生产规模和企业实力，被罚款21万元 [4] 化妆品行业违法广告案例 - 杭州讯犹贸易有限公司在直播电商中夸大化妆品治疗效果，被罚款17.55万元 [5] 普通食品行业违法广告案例 - 广州岐黄医道文化传媒有限公司宣传普通食品具有治疗功效，被罚款13.5万元 [6] - 上海颐摩健康管理有限公司在广告中宣称普通食品具有疾病预防和治疗功能，被罚款10万元 [7][8] - 青岛科曼奇商贸有限公司虚构普通产品治疗效果案例，被罚款10万元 [9] 交通运输行业违法广告案例 - 海口华夏通物流服务有限公司捏造新能源汽车轮渡业务虚假信息，被罚款20万元 [10] 房地产行业违法广告案例 - 江西同创新睿营销策划有限公司发布虚假房地产广告，夸大教育资源和地理位置，被罚款10万元 [11] 通信行业违法广告案例 - 中智无线（北京）科技有限公司发布虚假手机流量卡广告，被罚款10万元 [12]

纪要涉及的公司 毛戈平公司 纪要提到的核心观点和论据 - **2024 年财务表现**：2024 年实现总收入 38.85 亿元，同比增长 35%；经调整后利润为 9.2 亿元，增速 40%；净利润为 8.8 亿元，增速 34%；彩妆业务收入 23 亿元，占比 59%，护肤品收入 14.3 亿元，占比 37%，较前一年下降 3.4 个百分点；线上线下销售相对均衡，线上占比 46%，线下占比 53%；线下增速 22%，线上增速达 51%；线下销售以直营为主，经销商销售额 8700 万元，通过丝芙兰分销约 1 亿元，线上直销 14.3 亿元，经销约 3.5 亿元[2][3] - **护肤品业务情况**：2024 年下半年护肤品增速环比走弱，仅十几个点，是商品策略和经营节奏调整结果；线上推广以抖音为主，大单品线下表现好但线上曝光不足；2025 年一季度加大抖音等平台推广力度，护肤品占比快速提升至 40%以上，新推素颜霜市场反响良好，占比提升至 6 - 8 个百分点[2][5][6] - **新品香水情况**：2025 年 5 月发布新品香水，销售表现符合或略超预期，线上渠道增速明显，部分热销 SKU 及 10 毫升试用装出现断货[2][7] - **品牌发展前景**：国海证券看好毛戈平品牌，定位中高端且稳固，预计未来三年维持 30%左右增速，五年维度保持接近 20%的增速，相对确定性较高；公司整体利润率良好，不排除未来有额外盈利机会[2][8] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 2025 年 6 月 10 日和 12 月 10 日分别有 7.5%和 35%的股份解禁，港股情绪较好，可能带来退出或新入场机会，公司或采取措施稳定股价[4][8] - 预计公司 2025 年归母净利润将达到 12 亿元[3][4]

AI行业竞争格局 - 大厂聚焦参数升级的"军备竞赛"，中小创业者深耕大厂无暇顾及的细分赛道[1] - 医疗行业被视为"数字化攻坚的最难阵地"，通用大模型难以满足其高准确性和严谨性需求[1] - 越来越多的AI企业意识到细分赛道重要性，加大垂直领域行业大模型投入[1] 医疗垂直大模型必要性 - AI在医疗场景应用需专业算法和高质量数据才能达到80分以上水平[1] - 通用大模型如医学生具备广泛医学认知但缺乏临床实战经验[1] - 垂直大模型需上万例临床实践和持续学习才能成为专家级诊疗能力[2] 公司实践案例 - 壹生检康专注女性健康3年，积累丰富行业经验和庞大用户群体[4] - 通用大模型存在"幻觉"问题，特定场景无法控制其自由发挥[4] - 公司选择32B参数模型在计算资源和回复效果间取得最佳平衡[5] 模型训练过程 - 第一轮使用1400例蒸馏数据训练准确率仅50%[5] - 第二轮经医生标注后准确率提升至60%[6] - 补充600例数据解决数据失衡问题，最终准确率达77.1%[6] 模型性能对比 - 豆蔻妇科大模型整体准确率77.1%，高出DeepSeek 7%[13] - 在下腹包块诊断中准确率优势达17.1%[14] - 在月经推迟诊断中更全面考虑激素类药物影响[15] 成本优化措施 - 仅使用一张英伟达4090 GPU进行训练[16] - 最终模型参数量仅为DeepSeek R1的1/20[17] - 选择INT8量化版本对准确率影响可忽略不计[17] 应用场景规划 - toC端解决女性健康问题描述困难和病耻感问题[17] - toB端赋能基层诊所和大健康机构弥补专业资源不足[18] - 模型设计带推理过程便于专业人员评估其正确性[18] 未来发展方向 - 强化学习可使模型从垂直领域拓展到全医学领域[19] - 强化学习让模型具备解决通用问题和泛化能力[19] - 目标使模型成为既优秀又全面的医生[19]