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- 计算蛋白质工程最新SOTA方法,牛津团队用密码子训练大语言模型
- 编辑|萝卜皮深度语言模型已经在计算蛋白质工程中展现出最先进的性能,特别是在许多任务中对蛋白质进行表征。最近的研究重点主要在参数计数方面,新模型的容量甚至超过了其所训练数据集的大小。牛津大学的研究人员提出了一种替代方向。他们展示了通过对密码子而非氨基酸序列进行训练的大型语言模型,可以提供高质量的表征。这种模型在各种任务中表现优异,超过了同类最先进的模型。在某些任务中,例如物种识别、蛋白质和转录本丰度预测等,该团队发现,基于密码子训练的语言模型优于所有其他已发布的蛋白质语言模型,包括一些包含超过50倍训练参数
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- 长文本杀不死RAG:SQL+向量驱动大模型和大数据新范式,MyScale AI数据库正式开源
- 大模型和AI数据库双剑合璧,成为大模型降本增效,大数据真正智能的制胜法宝。大模型(LLM)的浪潮已经涌动一年多了,尤其是以GPT-4、Gemini-1.5、Claude-3等为代表的模型你方唱罢我登场,成为当之无愧的风口。在LLM这条赛道上,有的研究专注于增加模型参数,有的疯狂卷多模态……这当中,LLM处理上下文长度的能力成为了评估模型的一个重要指标,更强的上下文意味着模型拥有更强的检索性能。例如有些模型一口气可以处理高达100万token的能力让不少研究者开始思考,RAG(R
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- 医疗保健如何充分利用云计算的潜力
- 五年前,很少听说医疗机构将其电子健康记录系统迁移至云端。在一家医疗保健提供商工作时,我将Epic环境迁移至云的早期支持者。尽管云中EHR的发展需要一些时间,但越来越多的医疗保健组织正正在推进迁移。近年来,云提供商和EHR供应商之间的合作有助于提高此类项目的知名度。根据普华永道2023年的一份报告,约81%的医疗保健领导者已在其大部分或全部业务中采用了云。多数医疗保健组织依然处于公有云采用之旅的开始阶段。许多人可能熟悉软件即服务,但当谈到将关键工作负载转移到公共云时,他们仍然是新手。对于那些已经开始云之旅但
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- 超越:医疗和制药发展的数字孪生前沿
- 用于患者管理的数字孪生:通过整合个人的虚拟副本,数字孪生可用于预防性医疗保健。这被称为人类数字孪生,融合了遗传、生活方式和环境因素等因素。其范围从代表整个人体到特定的器官。这些数据是从可穿戴传感器、生活方式信息和临床机构收集的。人类数字孪生还允许创建大量患者的数字复制品,从而能够测试不同的药物,以确定对每位患者最有效的治疗方法。项目如“SIMULIA活体心脏”利用数字孪生技术,通过计算机模拟来研究人体和药物之间的相互作用。这种技术使医生能够深入了解心脏复杂的结构,检测与缺血性心脏病(IHD)等疾病相关的事
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- 学好线性代数,玩转推荐系统
- 作者|汪昊审校|重楼说到21世纪互联网的技术,除了Python/Rust/Go等一系列新型编程语言的诞生,信息检索技术的蓬勃发展也是一大亮点。互联网上第一个纯技术商业模式就是以谷歌和百度为代表的搜索引擎技术。然而让大家臆想不到的是,推荐系统诞生的年代也很久远。早在1992年,人类历史上第一个推荐系统就以论文的形式发表出来了,而在这个时候,谷歌和百度还没有诞生。不像搜索引擎那样被人们认为是刚需,很快就诞生了许多独角兽。以推荐系统为核心技术的科技公司要等到2010年代今日头条和抖音崛起后才会出现。毫无疑问,今
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- 1MB的神奇AI,检测百万文件,99%的准确率!
- 在Web开发中,上传文件至服务器前的文件类型检测至关重要。这一步骤不仅能够确保服务器和用户的安全,拦截可能的恶意文件,还能保证上传的文件完整且符合预期,提高数据的合规性。同时,通过及时给予用户反馈和指导,也能提升用户体验,避免不必要的困惑。之前阿宝哥有介绍过“JavaScript如何检测文件的类型?”,现在我们已经进入AI时代,要与时俱进。接下来,阿宝哥将介绍如何利用谷歌开源的Magika[1]工具,实现精准的文件类型检测。图片Magika简介Magika+是一款新颖的人工智能文件分类检测工具,依靠最新的
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- 扩散模型攻克算法难题,AGI不远了!谷歌大脑找到迷宫最短路径
- 「扩散模型」也能攻克算法难题?图片一位博士研究人员做了一个有趣的实验,用「离散扩散」寻找用图像表示的迷宫中的最短路径。图片作者介绍,每个迷宫都是通过反复添加水平和垂直墙生成的。其中,起始点和目标点随机选取。从起点到目标点的最短路径中,随机采样一条作为解决方案的路径。最短路径是通过精确算法算出来的。图片然后使用离散扩散模型和U-Net。将起点和目标的迷宫被编码在一个通道中,而模型在另一个通道中用解来消除迷宫的噪声。图片再难一点的迷宫,也能做的很好。图片为了估算去噪步骤p(x_{t-1}|x_t),算法会估算
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- 美图AI局部重绘技术大揭秘!想怎么改,就怎么改!美图局部重绘让你随心所欲
- 最近,“AI扩图”功能以其突如其来的扩大效果引发了轰动,其滑稽而又有趣的自动填充结果频频走红,在网络上掀起了热潮。用户们积极尝试这一功能,其180度的巨大转变也让人们感叹不可思议,话题热度持续攀升。在引发笑声和热情的同时,也意味着人们不断关注着AI是否能够真正帮助他们解决现实问题并改进用户体验。随着AIGC技术的迅猛发展,AI应用场景正在加速实现落地,这预示着我们将迎来一场全新的生产力变革。近日,美图公司旗下WHEE等产品上线AI扩图及AI改图功能,只需简单的提示性输入,用户就可以任意修改图像、移除画面元
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- AI助力脑机接口研究,纽约大学突破性神经语音解码技术,登Nature子刊
- 作者|陈旭鹏编辑|ScienceAI由于神经系统的缺陷导致的失语会导致严重的生活障碍,它可能会限制人们的职业和社交生活。近年来,深度学习和脑机接口(BCI)技术的飞速发展为开发能够帮助失语者沟通的神经语音假肢提供了可行性。然而,神经信号的语音解码面临挑战。近日,约旦大学VideoLab和FlinkerLab的研究者开发了一个新型的可微分语音合成器,可以利用一个轻型的卷积神经网络将语音编码为一系列可解释的语音参数(例如音高、响度、共振峰频率等),并通过可微分神经网络将这些参数合成为语音。这个合成器还可以通过
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- 工业自动值得关注的趋势和技术
- 每天都有工业自动化技术在发展和变化。企业利用先进的技术来解决日常工作流程的挑战。数字技术的发展和集成不断推动着新的工业自动化市场。到2028年,工业自动化领域的规模将超过2950亿美元。虽然工业自动化解决方案各不相同,但它们都依赖于共同的支持技术。随着工业行业采用数据驱动的操作,对先进技术的需求也在增加。这些技术最大限度地发挥了工业自动化系统的潜力和投资回报。哪些技术和趋势将塑造工业自动化系统的未来?该领域的参与者如何利用它们来提供更强大的产品?软件可编程逻辑控制器PLC(可编程逻辑控制器)在过去几年一直
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- 好低调!字节Dreamina全面开放内测了,效果够惊艳吗?Ta眼中的“Sora女士”原来是这样!
- Dreamina的内测范围扩大了!一个月前小编填写过一次内测收集问卷,当时并未达到最初100人(据说)的名额。图片但在今天上午再次申请后,下午便惊喜地发现已经开通了Dreamina的文生视频功能!申请只需选择两个问题,一个是有无AI视频产品的使用经验,另一个是是否在工作中大量使用AI视频生成的需求。完成后即可等待上手测试!想体验的朋友们移步“视频生成”选项即可:https://dreamina.jianying.com/ai-tool/home。最最让我好奇的还是:Dreamina眼中的“Sora女士”会
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- 调查显示人工智能对数据文化产生重大影响
- 虽然2023年被视为GenAI年,但该技术的广泛应用率并未达到预期。大多数组织仍在持续投资于GenAI,但尚未见到明显的实质性回报。尽管如此,GenAI的炒作已经在组织的数据和分析文化中产生了显著的影响。Wavestone在最新发布的《数据和人工智能领导力高管调查》中揭示了GenAI对公司数据驱动重要发现的影响。这次调查覆盖了多家财富1000强企业的高管,包括担任首席数据和分析官(CDAO)或首席数据官(CDO)职务的高级管理人员。Wavestone的研究指出,许多公司都在积极探索和开发GenAI技术,这
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- 网络安全中的人工智能:当前问题和未来方向
- 人工智能(AI)已经彻底改变了各个领域,网络安全也不例外。随着我们对技术的依赖不断增加,我们的数字基础设施面临的威胁也在增加。人工智能(AI)彻底改变了网络安全领域,提供了威胁检测、事件响应和风险评估的高级功能。然而,在网络安全中使用人工智能存在一些困难。本文将深入研究人工智能在网络安全领域的现状,并探索未来的方向。人工智能在网络安全中的作用政府、企业和个人都正面临着日益严峻的网络安全挑战。随着网络威胁日益复杂化,对于高级安全防护措施的需求也在不断增加。人工智能(AI)凭借其独特的方法识别、预防和应对网络
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 网络安全 人工智能 AI 359浏览 收藏
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- AI如何为体育运动提供环境与气候信息支持?
- 从对手分析、战术洞察、规划判罚到提高运动员表现,AI与机器学习已经融入到各项体育运动当中。NBA就在使用生成式AI来提供个性化的球迷观看内容;两届奥运会马拉松运动员DesLinden则拥有一套数字孪生心脏模型,能够模拟她的心率、血流量与血氧水平,据此微调训练强度以提高比赛成绩;亚特兰大猎鹰橄榄球队的主场梅赛德斯-奔驰体育场也已经部署了人脸识别检票系统。尽管体育产业出现了许多引人瞩目的AI应用,但一份报告指出,它对全球AI市场的贡献并不突出。从2020年6月至2023年6月,全球体育领域获得了363项与人工
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- Champ首发开源:人体视频生成新SOTA,5天斩获1k星,demo可玩
- 一张照片+一段视频,就能让照片活起来!近日,由阿里、复旦大学、南京大学联合发布的可控人体视觉生成工作Champ火爆全网。该模型仅开源5天GitHub即收获1k星,在Twitter更是“火出圈”,吸引了大量博主二创,浏览量总量达到300K。目前Champ已经开源推理代码与权重,用户可以直接从Github上下载使用。官方HuggingFace的Demo已经上线,封装的Champ-ComfyUI也正在同步推进中。GitHub主页显示团队将会在近期开源训练代码及数据集,感兴趣的小伙伴可以持续关注项目动态。项目主页
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