Talos هو أداة مفتوحة المصدر تُعيد بشكل آلي التحليل التكراري للبيانات الجينومية لتحديد تشخيصات الأمراض النادرة. حققت معدل استعادة بنسبة 90% للتشخيصات ضمن النطاق باستخدام متوسط 1.3 متغير مرشح لكل مريض، وقدمت 241 تشخيصًا جديدًا عبر 5,000 مريض غير مشخَّص، مع ظهور معظم النتائج الجديدة خلال 32 يومًا من نشر الأدلة.
Talos: إعادة تحليل جينومي تلقائي لتشخيص الأمراض النادرة
يُطابق Rep2Act تمثيلات نماذج الرؤية واللغة لتحسين الامتناع عن الإجابة على معيار VAD-R الجديد
يقدم الباحثون تشخيص إمكانية الإجابة البصري مع المبررات (VAD-R)، وهو معيار جديد صُمّم لتقييم قدرة نماذج الرؤية واللغة على الامتناع عن الإجابة عن الأسئلة التي لا يمكن الإجابة عليها دون الاعتماد على إشارات مختصرة. تكشف الدراسة أنه بينما يمكن للحالات المخفية التمييز بين إمكانية الإجابة، تفشل النماذج الحالية في ترجمة ذلك إلى قرارات صريحة.
مايكروسوفت تطلق RetroChimera للتنبؤ بالتخليق العكسي
نشرت مايكروسوفت ريسيرش وأصدرت كود RetroChimera كمصدر مفتوح، وهو إطار عمل جديد للتنبؤ بالتخليق العكسي يدمج نموذجين متكاملين لاقتراح مسارات تخليق عالية الجودة. يدمج النظام R-SMILES 2، وهو نموذج من نوع Transformer مُنشأ من الصفر، مع NeuralLoc، وهو نموذج قائم على الشبكات العصبية البيانية (GNN)، باستخدام استراتيجية تجميع مُتعلَّمة لترتيب التنبؤات.
باحث يبحث عن مُعلِّم مستقل واحد لحل غموض اتفاق نماذج اللغات الكبيرة
يطلب باحث مُعلِّماً بشرياً مستقلاً واحداً لتصنيف 100 مشهد سردي تركي لتحديد ما إذا كان انخفاض اتفاق المقيّمين يعود إلى الطبيعة التفسيرية للمهمة أو إلى تعريفات التضمين غير المحددة بدقة. وجدت الدراسة أن أربعة نماذج لغات كبيرة وكاشفاً قائماً على القواعد اتفق مع بعضها البعض ومع المرجع البشري عند مستوى يقارب الصدفة العشوائية، حيث تراوحت درجات كوهن κ بين 0.000 و0.185.
دراسة تحدد "رموزاً هشة" تفشل في نسخ السياق رغم اجتيازها لفحوصات العزل
تصف دراسة "الرموز الهشة" وهي إدخالات مفردات في نماذج لغوية مفتوحة الوزن تنجح في النسخ عند عزلها لكنها تُظهر أخطاءً عند تضمينها في النص المحيط. تسلط الأبحاث الضوء على أن الحفاظ على الهوية الحرفية غير مضمون من خلال اختبارات العزل القياسية، إذ يمكن حذف الرموز أو استبدالها أو اقتطاعها ضمن التسلسلات.
أبحاث مايكروسوفت تطلق Skala-1.1 وتدمجه في CP2K وPsi4 وFHI-aims وORCA وVASP
أطلقت أبحاث مايكروسوفت Skala-1.1، وهو نموذج لنظرية الدالة الوظيفية الكثافة (DFT) يعتمد على التعلم العميق، ودُرب على بيانات تزيد بمقدار 2.5 مرة عن سلفه، محققاً خطأً متوسطاً مرجحاً يبلغ 2.8 kcal/mol على معيار GMTKN55. وتقوم الشركة في الوقت ذاته بتوسيع نطاق الوصول إلى النموذج بجعل Skala متاحاً في CP2K ودمجه في Psi4 وFHI-aims وORCA وVASP.