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谷歌推出开源医疗大模型 MedGemma

谷歌推出开源医疗大模型 MedGemma

谷歌推出开源医疗大模型 MedGemma

MedGemma是谷歌 “健康人工智能开发者基础”(Health AI Developer Foundations)计划的核心项目。基于 Gemma 3 架构, MedGemma提供多模态和纯文本两种模型变体,旨在降低医疗 AI 开发门槛。

来自主题: AI资讯
12491 点击    2025-05-24 22:46
使用 ChatGPT 新功能 Deep Research 后,谈谈它会带来的影响

使用 ChatGPT 新功能 Deep Research 后,谈谈它会带来的影响

使用 ChatGPT 新功能 Deep Research 后,谈谈它会带来的影响

知名博主 Ben Thompson 在使用 Deep Research 后写的一篇 Deep Research and Knowledge Value[1],谈到了在信息搜索上带来的价值。

来自主题: AI资讯
11408 点击    2025-02-21 15:14
被DeepSeek带火的知识蒸馏,开山之作曾被NeurIPS拒收,Hinton坐镇都没用

被DeepSeek带火的知识蒸馏,开山之作曾被NeurIPS拒收,Hinton坐镇都没用

被DeepSeek带火的知识蒸馏,开山之作曾被NeurIPS拒收,Hinton坐镇都没用

DeepSeek带火知识蒸馏,原作者现身爆料:原来一开始就不受待见。称得上是“蒸馏圣经”、由Hinton、Oriol Vinyals、Jeff Dean三位大佬合写的《Distilling the Knowledge in a Neural Network》,当年被NeurIPS 2014拒收。

来自主题: AI技术研报
8943 点击    2025-02-07 15:43
无直接数据可用,AI怎么学会「干活」?微软团队揭秘AI从语言到行动的进化之路

无直接数据可用,AI怎么学会「干活」?微软团队揭秘AI从语言到行动的进化之路

无直接数据可用,AI怎么学会「干活」?微软团队揭秘AI从语言到行动的进化之路

该技术报告的主要作者 Lu Wang, Fangkai Yang, Chaoyun Zhang, Shilin He, Pu Zhao, Si Qin 等均来自 Data, Knowledge, and Intelligence (DKI) 团队,为微软 TaskWeaver, WizardLLM, Windows GUI Agent UFO 的核心开发者。

来自主题: AI技术研报
9026 点击    2025-01-21 22:16
互联网入口不再属于浏览器,未来是对话式AI的

互联网入口不再属于浏览器,未来是对话式AI的

互联网入口不再属于浏览器,未来是对话式AI的

早在当年微软Edge也转投谷歌Chromium阵营时,外界都以为网络浏览器的故事已经迎来了大结局。

来自主题: AI资讯
9529 点击    2024-12-20 09:20
微软「AI伴侣」Copilot Vision,让你用嘴浏览网页,还能和你一起打游戏

微软「AI伴侣」Copilot Vision,让你用嘴浏览网页,还能和你一起打游戏

微软「AI伴侣」Copilot Vision,让你用嘴浏览网页,还能和你一起打游戏

昨天,就在 OpenAI 12 天连发的第一天发布火遍全网的同时,微软也发布了一款重量级 AI 产品:Copilot Vision。这是一款集成在 Edge 浏览器中的 AI 助手,可以与你实时「协作上网」,并能随时提供帮助。

来自主题: AI资讯
10061 点击    2024-12-06 18:06
量化前沿|利用大型语言模型构建动态金融知识图谱——FinDKG

量化前沿|利用大型语言模型构建动态金融知识图谱——FinDKG

量化前沿|利用大型语言模型构建动态金融知识图谱——FinDKG

在金融市场中,动态知识图谱(Dynamic Knowledge Graphs,DKGs)是一种表达对象之间随时间变化的多种关系的流行结构。它们可以有效地表示从复杂的非结构化数据源(如文本或图像)中提取的信息。在金融应用中,基于从金融新闻文章中获取的信息,DKGs 可用于检测战略性主题投资的趋势。

来自主题: AI技术研报
10541 点击    2024-11-07 10:32
彻底摒弃人工标注,AutoAlign方法基于大模型让知识图谱对齐全自动化

彻底摒弃人工标注,AutoAlign方法基于大模型让知识图谱对齐全自动化

彻底摒弃人工标注,AutoAlign方法基于大模型让知识图谱对齐全自动化

知识图谱作为结构化知识的重要载体,广泛应用于信息检索、电商、决策推理等众多领域。然而,由于不同机构或方法构建的知识图谱存在表示方式、覆盖范围等方面的差异,如何有效地将不同的知识图谱进行融合,以获得更加全面、丰富的知识体系,成为提高知识图谱覆盖度和准确率的重要问题,这就是知识图谱对齐(Knowledge Graph Alignment)任务所要解决的核心挑战。

来自主题: AI技术研报
8605 点击    2024-07-26 18:00