CARDEA:一个既会看片子又愿意告诉你为什么这么看的心脏血管AI
本文解读CARDEA,一个用于冠状动脉造影诊断的大型视觉语言模型。它能自动筛选造影关键帧并给出带图像框选证据的诊断推理,诊断表现媲美专科医生,且强化学习意外提升了未经训练的报告生成能力。
本文解读CARDEA,一个用于冠状动脉造影诊断的大型视觉语言模型。它能自动筛选造影关键帧并给出带图像框选证据的诊断推理,诊断表现媲美专科医生,且强化学习意外提升了未经训练的报告生成能力。
NVIDIA公开了训练Nemotron系列模型攻克IMO奥数题的完整方案,通过监督微调和强化学习训练两个专家模型,与基座模型组成生成验证修改的循环系统,在2026年IMO拿到30分金牌成绩,并开源全部代码、数据和检查点。
北大团队推出开源教育大模型OmniEdu,首次将解题、课程定位、错误诊断、教学引导四种能力拆分建模,69999条精选数据训练4B至27B模型,多项教育基准超越同类开源模型。
PARSER提出把长文档的阅读和推理拆开处理:多个子代理并行读文档片段,主控代理专门负责多轮提问推理。该方法在多跳问答任务上准确率超越顺序记忆方法,推理速度提升最高11倍,且对证据位置、顺序、间距均不敏感。
2014年,牛津团队提出双流网络,首次让深度学习在视频动作识别上追平甚至超越手工特征方法,将空间画面与光流运动信息分别用两条卷积网络处理再融合,成为视频理解领域的里程碑设计。
2014年,牛津大学团队提出双流卷积网络,让深度学习首次在视频动作识别任务上超越手工特征方法,准确率达到88%,是视频理解领域的关键突破。
论文研究稀疏测量矩阵下信号支撑集恢复的样本量门限,揭示了测量稀疏带来的对数级代价,并证明对密集数据主动稀疏化后仍可恢复信号,但需承担平方级的样本代价,量化了"稀疏的价格"。
本文解读2014年双流网络论文,讲述牛津团队如何用空间流加时间流的架构,首次让深度学习在视频动作识别上超越手工特征方法,准确率达到88%,并追溯其对后续TSN等研究的影响。
2014年,深度学习在视频动作识别上曾落后手工特征近20个百分点。牛津大学团队提出双流网络,将视频拆分为空间流和运动流分别处理,一举反超,成为该领域的里程碑之作。
好莱坞今秋密集推出多部科技题材影片,涵盖扎克伯格、马斯克、伊丽莎白·霍姆斯及奥特曼等人物,包括剧情片《The Social Reckoning》《Artificial》与纪录片《Musk》《You Can See Eve...
从 VMware 分拆的 Omnissa 发布 AI 治理权限层 Elara 测试版,可跨企业数据孤岛关联信号,管理影子 AI、模型访问与变更审批。
据ST0x报告,逾八成投资者预计代币化股票市场链上交易量将于2027年6月前至少达780亿港元(约合100亿美元),较2026年5月的302亿港元大幅增长。调查显示,半数受访者已定期交易代币化股票,其中40%表示过去12...
Amazon在账户设置中保存了一份基于购买记录推断出的用户画像,涵盖兴趣爱好、生活习惯乃至体型特征等信息。一名用户在社交媒体分享截图后,该页面迅速获得超百万次浏览。
印尼巴厘岛启动首个超视距无人机食品配送试点,由Grab接单、SKYY Network运营航班,A2Z Drone Delivery提供Longtail Dual无人机与自动停靠基础设施,航线连接Café del Mar与...
NVIDIA在Megatron Core中实现了位精确确定性预训练,支持故障复现、断点续训和变更验证。以万亿参数Nemotron模型为例,通过内核与配方优化,在2432块GPU上将确定性训练的性能开销降低至约2%。
开发者Lukas Vogel将Doom完整移植进SQL数据库,关卡几何与游戏状态存于CedarDB表,89个查询块约1300行SQL驱动渲染,笔记本上可达约60fps。
美光CEO称2027、2028年内存与存储供需将比2026年更紧张,2027年产能已锁定超75%,DRAM与NAND价格持续上涨。
以色列魏茨曼科学研究所开发的AI模型Brain-IT,能通过功能性MRI脑扫描数据重建人眼所见图像,仅需1小时扫描数据即可匹敌其他模型40小时的训练效果,未来或可延伸至解码梦境与听觉信息。
知情人士称,Alphabet旗下AI制药公司Isomorphic Labs正就新一轮融资进行初步洽谈,估值至少400亿美元、最高500亿美元,五个月前其B轮融资21亿美元。