
突破传统:AI如何应对心电图中的长尾挑战?
突破传统:AI如何应对心电图中的长尾挑战?近日,上海交通大学、上海人工智能实验室和上海交通大学附属瑞金医院联合团队发布基于异常检测预训练的心电长尾诊断模型。
近日,上海交通大学、上海人工智能实验室和上海交通大学附属瑞金医院联合团队发布基于异常检测预训练的心电长尾诊断模型。
AlphaFold2解决了很大程度上解决了单体蛋白质结构预测问题。
训练数据的质量优劣,直接影响人工智能(AI)大模型的能力水平。
说好的AI给人类打工呢? 为了拿到新数据、训练AI大模型,字节等互联网大厂正在亲自下场,以单次300元不等的价格招募“AI录音员”,定制语料库。
AnyGraph聚焦于解决图数据的核心难题,跨越多种场景、特征和数据集进行预训练。其采用混合专家模型和特征统一方法处理结构和特征异质性,通过轻量化路由机制和高效设计提升快速适应能力,且在泛化能力上符合Scaling Law。
基于公司私有组件生成代码,这个问题的本质是:由于大模型的训练数据集不包含你公司的私有组件数据,因此不能够生成符合公司私有组件库的代码。
今年以来,具身智能正在成为学术界和产业界的热门领域,相关的产品和成果层出不穷。
Emory大学的研究团队提出了一种创新的方法,将大语言模型(LLM)在文本图(Text-Attributed Graph, 缩写为TAG)学习中的强大能力蒸馏到本地模型中,以应对文本图学习中的数据稀缺、隐私保护和成本问题。通过训练一个解释器模型来理解LLM的推理过程,并对学生模型进行对齐优化,在多个数据集上实现了显著的性能提升,平均提高了6.2%。
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PolygonGNN是一种新型框架,用于学习包括单一和多重多边形在内的多边形几何体的表征,它通过异质可见图来捕捉多边形内外的空间关系,并利用图神经网络有效处理这些关系,以提高计算效率和泛化能力。该框架在五个数据集上表现出色,证明了其在捕捉多边形几何体有用表征方面的有效性。