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AI 架构 Transformer 再进化：谷歌新方法突破长文本处理，注意力模块内存需求可降至 1/47
科技媒体 marktechpost 昨日（10 月 8 日）发布博文，报道称谷歌公司推出了选择性注意力（Selective Attention）方法，可以提高 Transformer 架构模型的性能。Transformer 架构简介Transformer 是一种革命性的神经网络架构，由谷歌在 2017 年提出，主要用于处理序列数据，特别是在自然语言处理（NLP）领域。Transformer 的核心是自注意力机制，允许模型在处理输入序列时捕捉词与词之间的关系，让模型能够关注输入序列中的所有部分，而不仅仅是局部信息。T
新SOTA，仅几个标记基因即可自动标记，复旦大学开发空间转录组学语义注释贝叶斯框架
编辑 | 萝卜皮空间转录组学的出现，彻底改变了组织内基因表达的研究。然而，注释空间点的生物特性仍然是一个挑战。为了解决这个问题，复旦大学的研究人员引入了 Pianno，一个基于标记基因自动进行结构语义注释的贝叶斯框架。Pianno 在精确注释各种空间语义（从不同的解剖结构到复杂的肿瘤微环境）以及估计细胞类型分布（跨各种空间转录组学平台生成的数据）方面的卓越能力。研究人员使用 Pianno 结合聚类方法，揭示了人类新皮质深层 3 中区域和物种特异性的兴奋性神经元亚型，展示了人类新皮质的细胞进化过程。Pianno 作为
谷歌请印度标注员给Reddit评论数据集打标签，错误率高达30%？
去年，谷歌发布了 GoEmotions 数据集，该数据集包含 58K 人工标注的 Reddit 评论，其中涉及 27 种情绪。
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