{"id":127097,"date":"2026-01-19T15:47:29","date_gmt":"2026-01-19T08:47:29","guid":{"rendered":"https:\/\/themasterth.com\/?p=127097"},"modified":"2026-01-19T15:47:29","modified_gmt":"2026-01-19T08:47:29","slug":"scb-10x-%e0%b8%88%e0%b8%b1%e0%b8%9a%e0%b8%a1%e0%b8%b7%e0%b8%ad%e0%b8%a8%e0%b8%b4%e0%b8%a3%e0%b8%b4%e0%b8%a3%e0%b8%b2%e0%b8%8a%e0%b8%af-%e0%b8%99%e0%b8%b3-ai-typhoon-%e0%b8%9c","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/themasterth.com\/?p=127097","title":{"rendered":"SCB 10X \u0e08\u0e31\u0e1a\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e28\u0e34\u0e23\u0e34\u0e23\u0e32\u0e0a\u0e2f \u0e19\u0e33 AI \u201cTyphoon\u201d \u0e1c\u0e25\u0e31\u0e01\u0e14\u0e31\u0e19\u0e27\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c \u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22 \u201cMedical Thinking AI\u201d \u0e22\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e1c\u0e25\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c"},"content":{"rendered":"

\u00a0 \u00a0\u0e01\u0e23\u0e38\u0e07\u0e40\u0e17\u0e1e\u0e2f <\/strong>– \u0e40\u0e2d\u0e2a\u0e0b\u0e35\u0e1a\u0e35 \u0e40\u0e17\u0e47\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e4c (SCB 10X) \u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e17\u0e38\u0e19\u0e43\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01 (Disruptive Technology) \u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e15\u0e49\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e2a\u0e0b\u0e35\u0e1a\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e4c (SCBX Group) \u0e40\u0e14\u0e34\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e01\u0e34\u0e08\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e19\u0e27\u0e31\u0e15\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e04\u0e21\u0e44\u0e17\u0e22 \u0e25\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e13\u0e30\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e28\u0e34\u0e23\u0e34\u0e23\u0e32\u0e0a\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e1a\u0e32\u0e25 \u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e21\u0e2b\u0e34\u0e14\u0e25 \u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c (AI) \u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c \u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c \u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e25\u0e34\u0e19\u0e34\u0e01 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1e\u0e25\u0e15\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21 SiData+ \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e28\u0e34\u0e23\u0e34\u0e23\u0e32\u0e0a\u0e2f \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 AI \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07 Typhoon \u0e08\u0e32\u0e01 SCB 10X \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e19\u0e27\u0e31\u0e15\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e22\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e19\u0e44\u0e17\u0e22<\/p>\n

\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e14\u0e31\u0e07\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u201cOn the Robustness of Answer Formats in Medical Reasoning Models\u201d \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e30\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32 AI \u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e34\u0e14\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e30\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e38\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e25\u0e32\u0e01\u0e23\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n

\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32 Typhoon-Si-Med-Thinking-4B \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 AI \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e04\u0e34\u0e14\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e01\u0e30\u0e17\u0e31\u0e14\u0e23\u0e31\u0e14 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 \u201c\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e34\u0e14\u201d \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c \u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e17\u0e14\u0e41\u0e17\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e41\u0e23\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e19\u0e34\u0e08\u0e09\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e31\u0e14\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e32\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49 (Ranked diagnostic lists) \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e19\u0e34\u0e08\u0e09\u0e31\u0e22\u0e41\u0e22\u0e01\u0e42\u0e23\u0e04\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e25\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2d\u0e04\u0e15\u0e34 (Bias) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e38\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e1c\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e04\u0e25\u0e34\u0e19\u0e34\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a Large Language Models (LLMs) \u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27<\/p>\n

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