更高分辨率,更经济,深度生成模型与主动学习策略结合,推进大规模单细胞研究
编辑 | 萝卜皮单细胞测序是分析复杂疾病细胞复杂性的重要工具。然而,其高昂的成本阻碍了其在广泛的生物医学研究中的应用。传统的细胞反卷积方法可以从更便宜的批量测序数据中推断出细胞类型比例,但它们无法提供单细胞水平分析所需的精细分辨率。为了克服这一挑战,加拿大麦吉尔大学(McGill University)的研究人员引入了「scSemiProfiler」,这是一个创新的计算框架,将深度生成模型与主动学…- 3
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迈向「多面手」医疗大模型,上交大团队发布大规模指令微调数据、开源模型与全面基准测试
编辑 | ScienceAI近日,上海交通大学、上海 AI Lab、中国移动等机构的联合研究团队,在 arXiv 预印平台发布文章《Towards Evaluating and Building Versatile Large Language Models for Medicine》,从数据、测评、模型多个角度全面分析讨论了临床医学大语言模型应用。文中所涉及的所有数据和代码、模型均已开源。Git…- 5
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谷歌 AI 推出 CardBench 评估框架:含 20 个真实数据库,更全面评估基数估计模型
谷歌 AI 研究人员最新推出了 CardBench 基准,主要为学习型基数估计(cardinality estimation)满足系统评估框架需求。CardBench 基准是个综合评估框架,包含 20 个不同真实数据库中的数千次查询,大大超过了以往的任何基准。项目背景基数估计(cardinality estimation,简称 CE)是优化关系数据库查询性能的关键,涉及预测数据库查询将返回的中间结…- 2
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美国加州通过人工智能训练数据透明度法案,要求企业披露 AI 模型数据来源
今日,美国加州立法机构通过了一项颇具争议的法案 —— 人工智能训练数据透明度法案,该法案将提交给州长加文・纽瑟姆,但其尚未对此法案表态。图源 Pexels该法案旨在要求人工智能公司在开发和训练模型时,对其使用的数据集进行更加透明的披露。AI在线注意到,这项由议员雅克・欧文提出的法案(AB 2013)原本适用范围更广,但在 8 月 20 日范围缩小至仅适用于生成式人工智能,即能生成文本、图像和类似内…- 3
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Transformer 作者 Aidan Gomez 预警:只卖模型玩不过 OpenAI
Transformer 八子中最年轻的 Aidan Gomez 在最新的采访中感叹:只卖模型真的不赚钱!谷歌版的 Aidan Gomez,是给 AI 领域带来深远影响的 Transformer 作者之一。而现在的 Aidan Gomez,是估值飙升 55 亿美元的 Cohere 公司的联合创始人兼 CEO(此前推出了 Command R 系列开源大模型)。在这次与 20VC 主理人 Harry S…- 2
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明确了:文本数据中加点代码,训练出的大模型更强、更通用
代码知识原来这么重要。如今说起大语言模型(LLM),写代码能力恐怕是「君子六艺」必不可少的一项。在预训练数据集中包含代码,即使对于并非专门为代码设计的大模型来说,也已是必不可少的事。虽然从业者们普遍认为代码数据在通用 LLM 的性能中起着至关重要的作用,但分析代码对非代码任务的精确影响的工作却非常有限。在最近由 Cohere 等机构提交的一项工作中,研究者系统地研究了代码数据对通用大模型性能的影响…- 4
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Meta 部署新网络爬虫机器人,为其 AI 模型收集大量数据
北京时间 8 月 21 日,近日,Meta 悄悄地发布了一款新的网络爬虫,用于搜索互联网并收集大量数据,为其人工智能模型提供支持。据三家追踪网络抓取器的公司称,Meta 新网络爬虫机器人 Meta External Agent 于上月推出,类似于 OpenAI 的 GPTBot,可以抓取网络上的人工智能训练数据,例如新闻文章中的文本或在线讨论组中的对话。根据使用档案历史记录显示,Meta 确实在 …- 4
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中国工程院院士邬贺铨:AI 大模型仍需“大力出奇迹”、提升算力枢纽利用率
据中新社报道,中国工程院院士邬贺铨 19 日在 2024 北京人工智能生态大会上表示,人工智能是新质生产力的引擎,大模型的发展仍然需要“大力出奇迹”,多措并举提升对物理世界的模拟能力。算力、数据等是促进人工智能发展的关键要素。据AI在线此前报道,中国信通院 7 月数据显示,截至 2023 年,全国在用算力中心机架总规模已超过 810 万标准机架,算力总规模达到 230EFLOPS,位居全球第二。邬…- 2
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Nature 曝惊人内幕:论文被天价卖出喂 AI,作者 0 收入
Nature 的一篇文章透露:你发过的 paper,很可能已经被拿去训练模型了!有的出版商靠卖数据,已经狂赚 2300 万美元。然而辛辛苦苦码论文的作者们,却拿不到一分钱,这合理吗?全球数据告急,怎么办?论文来凑!最近,Nature 的一篇文章向我们揭露了这样一个事实:连科研论文,都被薅去训 AI 了……据悉,很多学术出版商,已经向科技公司授权访问自家的论文,用来训练 AI 模型。一篇论文从酝酿 …- 5
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最强 AI 程序员 Genie 砸饭碗:84 秒跑通代码,像人一样思考,团队仅 5 人
继 Devin 之后,又一个 AI 软件工程师被刷屏了 —— 它叫 Genie,号称目前地表最强,已经可以像人一样思考和行动了!那么这个“地表最强”,到底强到什么程度?先来看下评测分数。在权威榜单 SWE-Bench 中,Genie 以解决了 30.07% 问题的成绩夺得榜首。(SWE-Bench 是一个用来评估大模型解决现实中软件问题的基准。)而这个成绩可谓是遥遥领先第二名 19.27%,解锁了…- 3
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「AI 数据荒」雪上加霜,MIT 发现网页数据的公开共享正走向衰落
人工智能系统依靠充足、高质量的训练数据来获得高性能,但 MIT 等机构最近的一项研究发现,曾经免费提供的数据在多个方面变得越来越难获取。随着 GenAI 产品开发和研究变得越来越广泛,训练数据的抓取许可也越来越成为受关注的话题。最近,吴恩达在网站 The Batch 上提及了一篇有关数据许可的研究,其结果似乎让本就迫近的「AI 数据荒」雪上加霜。研究人员发现,C4、RefineWeb、Dolma …- 2
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OpenAI 宣布改变开发者大会举办形式,不会公布 GPT-5
8 月 6 日消息,去年,人工智能初创公司 OpenAI 在旧金山举办了首次开发者大会,声势浩大,并推出了包括最终未能成功的 GPT Store(类似苹果应用商店)在内的多款新产品和工具。然而,今年的活动将相对低调。本周一,OpenAI 宣布,将其 DevDay 开发者大会转型为一系列聚焦开发者的参与式会议。公司还确认,在 DevDay 期间不会发布下一代主旗舰模型,而是将重点放在其 API 和开…- 4
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英伟达最新技术分享:手把手教你用 Llama 3.1 合成数据改进模型!附代码
适逢 Llama 3.1 模型刚刚发布,英伟达就发表了一篇技术博客,手把手教你如何好好利用这个强大的开源模型,为领域模型或 RAG 系统的微调生成合成数据。Epoch AI 上个月刚刚发文预言「数据墙」迫近,结果英伟达转头就甩出了 340B 开源巨兽 Nemotron。真实数据稀缺可能不再是问题了,Nemotron 9T token 的预训练预料中,98% 都是合成数据。也许你还对合成数据存在顾虑…- 4
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突破传统缺陷检测的界限,”Defect Spectrum”首次实现超高精度丰富语义的工业缺陷检测。
在现代制造业中,精准的缺陷检测不仅是保证产品质量的关键,更是提升生产效率的核心。然而,现有的缺陷检测数据集常常缺乏实际应用所需的精确度和语义丰富性,导致模型无法识别具体的缺陷类别或位置。为了解决这一难题,由香港科技大学广州和思谋科技组成的顶尖研究团队,创新性地开发出了“Defect Spectrum”数据集,为工业缺陷提供了详尽、语义丰富的大规模标注。如表一所示,相比其他工业数据集,“Defect…- 18
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AI 训 AI 遭投毒 9 次后大崩溃,牛津剑桥等发现登 Nature 封面
感谢AI在线网友 刺客 的线索投递!用 AI 生成的数据训练 AI,模型会崩溃?牛津、剑桥、帝国理工、多伦多大学等机构的这篇论文,今天登上了 Nature 封面。如今,LLM 已经强势入侵了人类的互联网,极大地改变了在线文本和图像的生态系统。如果网络上的大部分文本都是 AI 生成的,我们用网络数据训练出的 GPT-n,会发生什么?论文地址:,如果在训练中不加区别地使用 AI 产生的内容,模型就会出…- 4
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ChatGPT用于科学,如何与你的数据对话?LLM帮你做科研
编辑 | 白菜叶「计算机,分析。」在科幻小说中,人物不需要编程技能来从数据中提取有意义的信息,他们只是简单地提出要求而已。现在,越来越多的公司正尝试利用大型语言模型 (LLM) 将这一幻想变成现实。这些功能强大的人工智能(AI)工具让研究人员能够用自然语言询问数据问题,例如「对照组和实验组有什么区别?」。但与科幻小说中的人工智能不同,这些人工智能给出的答案仍然需要谨慎对待,并经过仔细检查才能安全使…- 5
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基于Transformer的新方法,可从纳米孔测序中准确预测DNA甲基化
编辑 | 萝卜皮DNA 甲基化在各种生物过程中起着重要作用,包括细胞分化、衰老和癌症发展。哺乳动物中最重要的甲基化是5-甲基胞嘧啶,主要发生在 CpG 二核苷酸的背景下。全基因组亚硫酸盐测序等测序方法可以成功检测 5-甲基胞嘧啶 DNA 修饰。然而,它们存在读取长度短的严重缺陷,可能会引入扩增偏差。新加坡 A*STAR 的研究人员开发了一种深度学习算法 Rockfish,该算法通过使用纳米孔测序(…- 5
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苹果、英伟达等公司被曝使用争议 YouTube 资源训练 AI 模型:5.7GB,涉及 4.8 万个频道 17.4 万个视频字幕
非营利性新闻工作室 ProofNews 昨日(7 月 16 日)发布博文,表示包括苹果、英伟达、Salesforce 和 Anthrophic 在内的大型科技公司,在训练其 AI 模型时均使用了来自 YouTube 的视频资源。 报道称这些科技公司在训练其 AI 模型过程中,使用了名为 YouTube Subtitles 的数据集,大小为 5.7GB(4.89 亿个单词)。该数据集由 Eleuth…- 2
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诚邀您参与佐治亚理工与Nvidia联合举办的LLM4HWDesign@ICCAD2024竞赛!
由佐治亚理工EIC实验室与Nvidia公司联合举办的LLM4HWDesign@ICCAD 2024大赛正式启动!此次比赛旨在推动大语言模型(LLM)在辅助硬件设计中的性能,诚邀各界精英踊跃参与,共同探索自动化数据生成、收集、清洗和标注的方法,构建一个开源、大规模、高质量的硬件代码数据集,实现LLM辅助硬件设计领域的革命性变革。竞赛目标大赛的主要目标是通过探索构建和标注数据集的方法,来提升LLM在辅…- 4
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北大千问团队推出数学专用版 CriticGPT,“找茬”让大模型进步更快
批评不仅能让人进步,也能让大模型的能力提升。OpenAI 就用这个思路造了个“找茬模型”CriticGPT。非常巧合的是,就在 CriticGPT 放出的前几天,北大联合千问等团队以类似的思路设计出了“数学专用版”CriticGPT。在无需训练的设置下,验证器能够在推理时辅助模型在 GSM8K 上的准确率从 86.6% 提升到 88.2%。在 GSM8K 数据集上,它可以让模型的准确率从 86.6…- 4
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破解ChatGPT惊人耗电!DeepMind新算法训练提效13倍,能耗暴降10倍
感谢AI在线网友 刺客 的线索投递!ChatGPT 早已成为世界耗能大户:一天用掉超 50 万度电,相当于 1.7 万个美国家庭的用电量!然而,大模型对能源的吞噬,远不仅如此。国际能源署(IEA)预测,从 2022 年到 2026 年,数据中心的用电量将翻一番。随着 AI 计算需求的膨胀,还需要用水来冷却计算系统。研究称,微软用水量从 2021 年到 22 年飙升了 34%,ChatGPT 每处理…- 15
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百度智能云(乌镇)AI 数据产业基地启动,将实现当地 AI 原生应用全面落地
感谢“百度智能云”官方公众号发文宣布,由百度智能云与桐乡市乌镇大数据高新技术产业园区合作共建的百度智能云(乌镇)AI 数据产业基地今日正式启动。该基地位于桐乡市乌镇镇“直通乌镇”产业园,双方将携手打造 AI 基础数据要素流通交易集聚地,为乌镇发展大数据与人工智能产业注入新动能,目标是“全国领先”。AI在线从百度智能云方面获悉,乌镇具备健全的数据要素产业,将结合百度智能云千帆大模型、自动驾驶等技术,…- 18
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蚂蚁团体WAIC发布大模型密算平台,助力大模型破解数据供应寻衅
大模型向下扎根深入行业,必须要破解高质量数据供应的寻衅。7月5日,2024年世界人工智能大会进入第二天,作为数据要素领域的主要技能效劳商,蚂蚁团体发布“暗语Cloud”大模型密算平台,通过软硬件结合的可托隐衷盘算技能,在大模型托管和大模型推理等环节实现数据密态流转,保护模型资产、数据危险和用户隐衷。当下,高质量数据供应和危险流通,成为大模型进入笔直产业利用的首要寻衅。其一,行业大模型要获得解决专科…- 17
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腾讯云发布自研大数据高本能算计引擎Meson,本能最高晋升6倍
7月4日消息,腾讯云发布全新自研大数据高本能算计引擎Meson。通过软硬一体加快和智能技巧的综合应用,该引擎能显著为AI等场景下的大数据任意提供更优的算计本能,并节省更多算计资源。比如,在数据湖场景下,Meson能够助力单个数据查问综合提速6倍,在微信读书“AI问书”项目中,Meson助力大数据任意节省了9成的资源消耗。目前,Meson 已登陆腾讯云数据湖、搜索综合效劳、云数据仓库三大业务线,作为…- 15
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