近日，由多家科研機構聯合完成的論文《Hyper-RAG: Combating LLM Hallucinations using Hypergraph-Driven Retrieval-Augmented Generation》正式發表于國際頂級學術期刊 Nature Communications。論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-71411-1

在該研究中，紐雀信(上海)醫藥科技有限公司(Newchase (Shanghai) Pharmaceutical Technology Co. Ltd., Shanghai, China)作者Yang Mingyuan作為論文共同作者之一參與了相關研究工作。該成果標志著公司在“人工智能+醫學健康”交叉領域的探索進一步獲得國際學術認可。

聚焦AI大模型可信性研究

隨著大語言模型(LLM)技術快速發展，其在醫學、科研、知識檢索等領域的應用價值不斷提升。但與此同時，AI模型“幻覺(Hallucination)”問題，即生成錯誤或不可靠內容的問題，也成為全球人工智能領域的重要挑戰之一。

本次發表的 Hyper-RAG 研究，圍繞“如何提升大模型知識檢索與推理可信度”展開，提出了一種基于超圖(Hypergraph)驅動的檢索增強生成框架(Retrieval-Augmented Generation, RAG)，旨在提高復雜知識關聯場景下的信息準確性與推理能力。

研究成果發表于國際高水平學術期刊，也體現出AI技術正在從“生成能力”逐步邁向“可信智能”的關鍵階段。

紐雀信持續推進“AI+醫學營養”戰略

紐雀信(上海)醫藥科技有限公司位于張江高科技園區張江中國藥谷，長期專注于AI人工智能技術與醫學營養健康產業的融合創新，致力于研發高效、安全的醫學營養產品與健康解決方案。

公司匯聚了專業研發團隊與技術專家，持續關注重癥恢復、術后康復、慢病營養支持等方向，希望通過AI模型、系統生理學建模以及臨床數據分析，推動醫學營養研發進入更加精準化、智能化的新階段。

目前，公司已布局包括：施洛升水解蛋白液、施洛升MCT復合營養素和AI驅動醫學營養配方研發體系等多個產品與研發方向。

從AI論文到醫學營養創新

近年來，人工智能正在深刻改變醫藥與健康產業的發展模式。紐雀信認為，未來醫學營養研發不僅依賴傳統經驗，更需要結合：

· AI大模型分析能力

· 系統生理學模擬

· 臨床數據推演

· 多維營養協同研究

實現更高效率的產品創新。

公司表示，此次參與國際前沿AI研究論文的發表，是紐雀信在“AI+醫學健康”方向上的階段性成果之一。未來，公司將繼續加強人工智能與醫學營養領域的融合探索，推動更多具有科學依據與臨床價值的創新產品落地。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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