Nature子刊,北大陈语谦团队提出多模态单细胞数据整合和插补的深度学习方法
编辑 | ScienceAI今天为大家介绍的是来自北京大学信息工程学院、化学生物学与生物技术学院省部共建肿瘤化学基因组学国家重点实验室、鹏城国家实验室合聘研究员和 AI4S 平台中心主任陈语谦教授团队发表在《Nature Communications》的论文。该团队开发了一种新型的多模态整合方法,能够实现多模态单细胞数据的整合与插补,这一成果可以促进多模态单细胞数据的分析。文章链接:。- 2
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改变未来对撞机实行游戏规则,中国迷信院、北大开发AI驱动喷注根源判别技巧
环形正负电子对撞机(CEPC)中模仿的双喷注事例示意图。(来源:中国迷信院高能物理钻研所)编辑 | 紫罗夸克和胶子是粒子物理标准模型中的基本粒子,与电子或光子不同,夸克和胶子不能在时空中自由运动,只能被束缚在如质子或中子这样的复合粒子中。对撞机实行中产生的高能夸克或胶子会通过复杂的相互作用转化为大量的末态粒子,后者将沿着原夸克或胶子的运动方向在较小的角度内喷射而出,这一现象被称为喷注。近日,中国迷…- 7
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改变LoRA的初始化方式,北大新方法PiSSA显著提升微调动机
随着大模型的参数目日益增长,微调整个模型的开销逐渐变得难以接受。为此,北京大学的研究团队提出了一种名为 PiSSA 的参数高效微调方法,在主流数据集上都超过了目前广泛应用的 LoRA 的微调动机。论文: PiSSA: Principal Singular Values and Singular Vectors Adaptation of Large Language Models论文链接: : 1…- 35
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让大模型自决探究绽放全国,北大&智源提出训练框架LLaMA-Rider
大言语模型因其强大而通用的言语生成、理解才智,展现出了成为通用智能体的潜力。与此同时,在绽放式的情况中探究、进修则是通用智能体的重要才智之一。因此,大言语模型如何适配绽放全国是一个重要的研究问题。北京大学和北京智源人工智能研究院的团队针对这个问题提出了 LLaMA-Rider,该格式赋予了大模型在绽放全国中探究使命、搜集数据、进修策略的才智,助力智能体在《我的全国》(Minecraft)中自决探究…- 6
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