자기 교정 기능을 갖춘 강력한 오픈 소스 AI 모델 Reflection 70B
Reflection 70B는 자기 교정 기능을 통해 복잡한 추론 과정에서 발생할 수 있는 오류를 스스로 감지하고 수정하는 강력한 오픈 소스 AI 모델이다.
Reflection 70B: A Self-Correcting AI Model with Advanced Reasoning Capabilities
Reflection 70B is a powerful open-source AI model that surpasses top closed-source models like GPT-4o and Claude 3.5 on multiple benchmarks. It is trained using a novel "Reflection-Tuning" technique that enables the model to detect and fix its own reasoning errors during the inference process, leading to more accurate and reliable outputs.
암 진단 및 예후 예측을 위한 병리학 기반 모델
일반적인 목적의 약하게 감독된 기계 학습 프레임워크인 CHIEF 모델을 통해 병리학 이미지 특징을 추출하여 체계적인 암 평가를 수행할 수 있다.
がんの診断と予後予測のための病理学的基盤モデル
汎用的な弱教師あり機械学習フレームワークCHIEFを開発し、病理画像の特徴を抽出することで、がんの細胞検出、腫瘍の起源同定、分子プロファイルの特徴付け、予後予測を行う。
A Comprehensive Pathology Foundation Model for Robust Cancer Diagnosis and Prognosis Prediction Across Diverse Populations and Digitization Protocols
A novel weakly supervised machine learning framework, the Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation (CHIEF) model, can extract diverse pathology representations from large-scale histopathology imaging datasets to enable robust cancer diagnosis, subtyping, and prognostic prediction across different populations and digitization protocols.
인간 뇌 영감 RAG 접근법이 새로운 최첨단 기술에 도달했다
인간 뇌의 지속적으로 업데이트되는 장기 기억 메커니즘을 모방하여 LLM의 성능을 향상시킬 수 있다.
LLMsの長期記憶を連続的に更新する新しい生物学的インスピレーションのアプローチ
生物学的インスピレーションに基づいて、LLMsの長期記憶を連続的に更新する新しいアプローチが提案された。
A Novel Approach Inspired by the Human Brain Achieves State-of-the-Art Performance in Large Language Models
Researchers have developed a novel approach inspired by the human brain's ability to continuously update knowledge, which has achieved state-of-the-art performance in large language models.
기계 학습 기반의 비인두암 방사선 감수성 예측 다중 유전자 모델
기계 학습 기술을 활용하여 비인두암 환자의 방사선 감수성을 예측할 수 있는 다중 유전자 모델을 개발하였다.
A Machine Learning-Based Predictive Model for Assessing Radiation Sensitivity in Nasopharyngeal Carcinoma
A machine learning-based model, termed the Nasopharyngeal Carcinoma Radiosensitivity Score (NPC-RSS), can effectively predict the sensitivity of nasopharyngeal carcinoma patients to radiotherapy.
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