跨模态医疗AI 突破：PET/CT 与MRI 多序列融合技术解析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/K063w4zc1iyddTkponncgDe0nSb/a2传统放射科医生需要10-15分钟完成一例胸部CT的完整判读，而腾讯觅影系统仅需2.8秒即可完成全肺结节筛查。更令人惊叹的是，在《Nature Medicine》发表的对比研究中，AI系统在 ...
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Nature子刊论文揭秘：蛋白质语言模型小样本学习法如何提升性能？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Crbtwy4Criwrrik7JUVcuxSdnoc/a5**目前，PLM 的研究热点主要分为2 个方向。首先是检索增强型(Retrieval-Augmented) PLM，**这类模型在训练或预测时，将当前蛋白质的多序列比对(MSA) 作为额外输入，通过检索 ...
锚定稀缺生物数据挑战，图神经网络重塑蛋白质理解与生成 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/VVuJwDrNxiEaZYkLRFUcGgw2nFe2024年8月12日 ... ... 序列距离和空间距离 ... 除了常规的分子图建模，图神经网络还可以应用到其他类型的数据和问题上，推动更多生物问题的研究，接下来我将分享两个例子。
字节团队推出蛋白质基础模型评估框架ProteinBench - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Gn6DwK74bivEK6kItdJcAPdTnRf/a2... 序列语言模型（DSLM），用于捕捉人声和伴奏信息以生成歌曲；另一个是DSLM ... 研究人员和LLM 创意智能体之间进行比较。通过招募100 多名NLP 研究人员撰写新颖的 ...
Transformer与传统神经网络（RNN、CNN）的对比优势 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CHGRwwbIkiQTGok06ATcBAjVnhg/a6自从Transformer被提出以来，它已经在多个领域得到了广泛的应用和研究，包括自然语言处理、计算机视觉（CV）、音频处理等19。特别是在NLP领域，基于Transformer的模型如GPT系列（ ...
上海交大洪亮教授谈AI突破工程领域与人类专家的差距 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Dju7wgfRLiQ515kgz9JcRvWXngf/aa... 研究团队以此为模版生成了27 个新序列。与自然界相比，序列相似度全部低于65%，最低的为49%，换言之，研究团队对700 多个氨基酸序列中的300 多个进行了改造，其中有23 ...
如何在siRNA预测中应用新特征？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/JjRLwR4mFiLOyZk05tMcBJ67ngd/aj使用反义链与target gene序列的序列匹配结果作为特征来增强模型表现。在siRNA沉默target gene的过程中，RNA酶III家族的Dicer与TAR RNA结合蛋白和Argonaute（Ago）共同作用， ...
长序列规划的挑战：AI Agent如何应对？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/XkWJweD4EiedIkkXdjgcdUCJnod/adcom 上查看更多MIPS 算法和性能比较。 记忆的获取在某种程度上会提高 ... 案例研究：. Fig. 19. 基于LLM的Automous Agent 发展趋势. 自ChatGPT爆火以来Agent ...
RICHES的多跳检索和思考规划如何实现？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YO8awyF1uisfiPkWQiFcHpn2npb/al选择最优序列：从多个候选序列中选择最优序列作为答案。 5. **输出答案**：输出 ... • **第三个例子**：能通过迭代检索解决多跳问题. • 首先通过生成检索键 ...
多模态LLM模型如何实现多种交互？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/MG1twroJpiEJBPkDQA9cboJ8ntf/ad... 研究和应用的浪潮。以ChatGLM、LLaMA等平民玩家跑起较小规模的LLM开源模型后，大家一致支持了非常多基于LLM的二次配置或应用的案例。 ... 序列：除了对话模型ChatGLM3 ...