利用大规模语言模型提高生物医学 NER 性能的新方法
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大型语言模型
机器学习
更好的注意机制提高了 LLM 长文本处理的性能！
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大型语言模型
![[PIDM] 物理正则化扩散模型](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/September2024/pidm-520x300.png)
[PIDM] 物理正则化扩散模型
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扩散模型
![[WavLM]超越所有语音识别模型！结构](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/September2024/wavlm_1_-520x300.png)
[WavLM]超越所有语音识别模型！结构和性能如何？
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语音处理
![OmniGen] 只需一个生成模型就能完](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/September2024/omnigen-520x300.png)
OmniGen] 只需一个生成模型就能完成所有基于图像的任务！
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生成图像
连听力障碍者都想使用语音激活系统！"。什么是语音激活系统的语料库和语音激活系统？
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声音
![[AdaptIoT] 制造业中使用因果关](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/September2024/adaptiot-system-520x300.png)
[AdaptIoT] 制造业中使用因果关系的自我标签系统
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物联网
![[NVLM]多模态 LLM 在图像和语言](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/September2024/nvlm-520x300.png)
[NVLM]多模态 LLM 在图像和语言任务中的表现优于 GPT-4o
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大型语言模型
人类的记忆特征被发现存在于 LLMs 中！
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大型语言模型
![[beeFormer] Transfor](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/September2024/beeformer-520x300.png)
[beeFormer] Transformer 是通过在推荐系统中结合文本信息和交互数据训练出来的
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大型语言模型
使用大规模语言模型编写的内容的所有权和作者感。
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大型语言模型
人工智能×手工艺打造 "味道像爱 "的面包
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人机交互
Kolmogorov-Arnold 网络（KAN）代替 MLP，以提高模型的代表性和性能
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大型语言模型
现在，基于 CNN 的模型可以根据化学键预测蛋白质的功能，并提高性能
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医疗
基于 RNN 的 BiGRU 开发的模型提高了免疫反应预测的准确性！
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医疗
![[Google × Meta] XLS-](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/September2024/xls-r-520x300.png)
[Google × Meta] XLS-R 大型模型用于处理语音识别和语音翻译
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肢体瘫痪者的语音识别功能
![[检索注意]提高 LLM 处理长上下文的](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/September2024/retrievalattention_1_-520x300.png)
[检索注意]提高 LLM 处理长上下文的效率！
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大型语言模型
在印度开发一个专门处理高中物理选择题的 LLM 聊天机器人
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大型语言模型