高于临床测试3倍准确率！剑桥大学开发AI模型，提前6年预测阿尔茨海默症
高于临床测试3倍准确率！剑桥大学开发AI模型，提前6年预测阿尔茨海默症剑桥大学研究利用人工智能建立机器学习模型精准预测阿尔茨海默症发展，准确率远超临床测试结果，为阿尔兹海默症早期干预开辟新路径。
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剑桥大学研究利用人工智能建立机器学习模型精准预测阿尔茨海默症发展，准确率远超临床测试结果，为阿尔兹海默症早期干预开辟新路径。
首个专为各种机器人设计的模拟互动 3D 社会。
Fidelity-Scalability-Controllability-Accessibility （真实度-可扩展性-可控性-可用性）是生成式 AI 领域一个很好的研究方法论。会有更多像AnimateDiff这样的技术推动视频生成的广泛应用。
低秩适应（Low-Rank Adaptation，LoRA）通过可插拔的低秩矩阵更新密集神经网络层，是当前参数高效微调范式中表现最佳的方法之一。此外，它在跨任务泛化和隐私保护方面具有显著优势。
最高端的大模型，往往需要最朴实的语言破解。来自EPFL机构研究人员发现，仅将一句有害请求，改写成过去时态，包括GPT-4o、Llama 3等大模型纷纷沦陷了。
随着大语言模型展现出惊人的语言智能，各大 AI 公司纷纷推出自己的大模型。这些大模型通常在不同领域和任务上各有所长，如何将它们集成起来以挖掘其互补潜力，成为了 AI 研究的前沿课题。
MoE 因其在训推流程中低销高效的特点，近两年在大语言模型领域大放异彩。作为 MoE 的灵魂，专家如何能够发挥出最大的学习潜能，相关的研究与讨论层出不穷。此前，华为 GTS AI 计算 Lab 的研究团队提出了 LocMoE ，包括新颖的路由网络结构、辅助降低通信开销的本地性 loss 等，引发了广泛关注。
大模型在语言、图像领域取得了巨大成功，时间序列作为多个行业的重要数据类型，时序领域的大模型构建尚处于起步阶段。近期，清华大学的研究团队基于Transformer在大规模时间序列上进行生成式预训练，获得了任务通用的时序分析模型，展现出大模型特有的泛化性与可扩展性
高考过去大半个月，马上各地的高校录取就要拉开帷幕——今年的考生们，先是要在语文卷上写人工智能，在人生答卷上，还要考虑人工智能。
刚刚，信息检索领域的国际顶会SIGIR 2024，公布了最终获奖结果。在所有获奖名单中，来自清华计算机系的团队们斩获了两大奖项——时间检验奖、最佳论文奖，实至名归！