AI一键解析九大生物医学成像模式，用户只需文字prompt交互，微软UW等新研究登Nature Methods
AI一键解析九大生物医学成像模式，用户只需文字prompt交互，微软UW等新研究登Nature Methods用AI大模型一键解析MRI、CT和病理学等九大生物医学成像模式。
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7362 点击 2024-11-19 10:49
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用AI大模型一键解析MRI、CT和病理学等九大生物医学成像模式。
在赛博空间里指挥若干个“AI”干活，年轻人毫无疑问是最先尝试新科技的人群。在AI应用遍地开花、用户争夺越来越激烈的当下，年轻人的选择成为判断AI产品前景的风向标。谁是第一款渗透到年轻人日常生活的AI产品，才有机会扩展到更广阔的人群。
不少人又开始期待Sora——这个OpenAI一直没发出来的模型，能奇迹般的立刻发布，然后拯救一切。
过往我们谈及 AI 社交出海，几乎默认了是以美国作为观察市场。
近期，围绕Scaling Law的讨论不绝于耳。
现在，给AI办张银行卡，它就能帮我们完成最终支付了？！
Open AI作为AI时代的科技先锋，每一个动向都备受关注。但是吃多了“网红化”带来的流量红利，Open AI似乎很难像学者一样老实待在实验室了。
继火遍全网的 NotebookLM 后，谷歌又「献」出了另一款实用型工具 ——Learn About！
随着汽车进入“AI驱动”的时代，不止各大品牌新车拼智能，出行平台也在布局面向智驾产业的“自动驾驶工具链”。
随着人工智能的发展，AI问答模型在各种应用场景中表现出色，尤其是在信息检索和知识问答领域。传统的RAG模型通过结合外部知识库的实时检索与生成模型，极大地提升了回答的准确性。然而，这类模型仍然面临一个重要挑战：无法有效处理长期信息，尤其是在需要持续记忆和动态更新知识的场景中表现不佳。
在AI来了之后，其实对各行各业的挑战都非常大，因为很多情况都是第一次出现，之前并没有案例可以参考。例如我这两天看到我的律师同学转发了一条新闻，是关于一群懂技术的律师利用AI的漏洞来牟利，非常有代表性，我给大家简单聊一下。
11 月 16 日，由 OPPO 与浙江大学联合承办的第三届（2024 年）中国高校计算机大赛 —— 智能交互创新赛在浙江省杭州市举行了全国总决赛及颁奖典礼。本届竞赛以 “交互无界，创意无限” 为主题，聚焦人机交互技术，深度挖掘 AI 智能体的应用潜力，推动智能产业的升级和发展。
现阶段这一方案的前景如何？我们尚不得而知。
23位OpenAI叛将纷纷自创业，集体获近百亿美金融资。他们正酝酿着一场足以改变整个AI格局的革命。
耽误业界好多年？
技术应该为故事服务
大模型和AI Agent完全属于两个不同品类，一个是思考系统，一个是行动系统，所以并不会由于大模型的迭代优化，而在模型层替代AI Agent的功能。
OpenAI官方发布！ChatGPT写作指南来了~12个建议帮助你提高写作效率！
网易云音乐创始人王诗沐的创业公司，全灵 SEELE，宣布完成了千万美元 Pre-A 轮融资。
今年的的 GTC 大会，英伟达将 AI 芯片的标杆推向了难以想象的高度。 为了帮助世界构建更大、更智能的 AI，英伟达首先拿出了世界上最先进的 GPU—— Blackwell 系列。
此时此刻，英伟达是全世界市值最大的公司（约3.48万亿美元），而生成式AI是驱动美国上涨的核心力量。
想象一下，使用人工智能比较两个看似毫无关联的创造——生物组织和贝多芬的《第九交响曲》。
10月初，一款叫「闪电麦昆」的玩具车突然重新在社交媒体上火了。一位博主在二手交易市场发现了这个基于皮克斯动画《赛车总动员》中的赛车明星闪电麦昆（Lightning McQueen）开发出来的玩具，它有着红色车身，没有启动时毫不起眼，跟普通玩具车没什么两样。
独家获悉，3D社交互动平台全灵（SEELE）完成千万美元Pre-A轮融资，由美图投资、富坤创投等机构投资，老股东Webtime Information S&T持续加持。
AI 手机，市场上的主流玩家都推出了自己的产品，它听起来离我们很远，但其实它们就躺在商场橱窗里。
你或许听过卡学历、卡年龄甚至卡颜值，但你听过AI应用卡MBTI吗？
10月28日，The Information报道称，Meta正在研发自己的“AI驱动搜索引擎”，以减少对谷歌和微软Bing搜索的依赖。Meta的搜索，将通过生成式AI对用户输入的关键词或者prompt进行摘要和总结。
作为自然语言处理（NLP）领域的顶级盛会，EMNLP 每年都成为全球研究者的关注焦点。
眼前这位慈眉善目的奶奶叫 Daisy。它没有真人的躯体，却是一个反诈 AI 高手。 与传统的反诈宣传不同，Daisy 不会苦口婆心地提醒你谨防上当受骗，而是从源头抓起，与骗子打交道。
自从生成式 AI 和 LLM 在世界舞台上占据中心位置以来，员工们一直在思考如何最好地将这些变革性的新工具应用于他们的工作流程。然而，他们中的许多人在尝试将生成式 AI 集成到企业环境中时遇到了类似的问题，例如隐私泄露、缺乏相关性以及需要更好的个性化结果。