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FOCUS：跨数据集眼底模型泛化基准
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事件综述
2026年10月3日，arXiv/AIHOT 发布 FOCUS 跨数据集泛化基准评测。该基准在 10 个公共数据集上，对 532 个基础配置及 228 个 LoRA 微调的多模态大语言模型（MLLM）配置进行系统评测，覆盖基础视觉模型（VM）、视觉语言模型（VLM）、MLLM 三类模型族，任务包括糖网病与青光眼视神经病变。结果显示：无单一模型族在跨数据集上稳定领先。通用 VM 平均排序最强；医学专用 MLLM 具竞争力但波动较大；双编码器 VLM 经轻量适配后提升明显。LoRA 微调改善域内表现，但向外部数据集迁移时呈异质性，尤其影响模型校准。目前事件仅基于这一篇报道，尚无后续更新或矛盾数据可供对比。
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最新进展10月3日 11:54
FOCUS 基准显示无单一模型族在跨数据集泛化上稳定领先，微调迁移呈异质性。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月3日
- AI × 生物医药（arXiv / AIHOT）FOCUS：从基础视觉编码器到多模态大语言模型的视网膜模型泛化基准评测
FOCUS 跨数据集基准在 10 个公共数据集上对 532 个基础配置及 228 个 LoRA 微调 MLLM 配置评测 VM、VLM、MLLM 三类模型，覆盖糖网病与青光眼视神经病变任务。结果显示无模型族稳定领先：通用 VM 平均排序最强，医学 MLLM 具竞争力但波动大，双编码器 VLM 经轻量适配提升明显。微调改善域内表现但向外部数据集迁移呈异质性，尤其影响校准。
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