Talos एक ओपन-सोर्स टूल है जो दुर्लभ रोग निदान की पहचान के लिए जीनोमिक डेटा का आवर्ती पुनर्विश्लेषण स्वचालित करता है। इसने केवल 1.3 उम्मीदवार वेरिएंट्स प्रति मरीज के साथ स्कोप में आने वाले निदानों की 90% पुनः प्राप्ति दर हासिल की, और 5,000 अनिर्धारित मरीजों में 241 नए निदान प्रदान किए, जिनमें से अधिकांश नई खोजें साक्ष्य के प्रकाशन के 32 दिनों के भीतर सामने आईं।
Talos: दुर्लभ रोग निदान के लिए स्वचालित जीनोमिक पुनर्विश्लेषण
Rep2Act नए VAD-R बेंचमार्क पर नई प्रश्नों से बचने की क्षमता को बेहतर बनाने के लिए VLM निरूपणों को संरेखित करता है
शोधकर्ताओं ने Visual Answerability Diagnosis with Rationales (VAD-R) का परिचय दिया, एक नया बेंचमार्क जो दृश्य-भाषा मॉडलों की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि वे शॉर्टकट संकेतों के बिना उत्तर देने योग्य नहीं होने वाले प्रश्नों से कैसे बचते हैं। अध्ययन से पता चलता है कि छिपी हुई अवस्थाएँ उत्तर देने की क्षमता को अलग कर सकती हैं, लेकिन वर्तमान मॉडल इसे स्पष्ट निर्णयों में परिवर्तित करने में विफल रहते हैं।
माइक्रोसॉफ्ट ने रेट्रोसाइमेरा को रेट्रोसिंथेसिस भविष्यवाणी के लिए जारी किया
माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च ने रेट्रोसिंथेसिस भविष्यवाणी के लिए एक नया फ्रेमवर्क, RetroChimera को प्रकाशित और ओपन-सोर्स किया है, जो उच्च गुणवत्ता वाले संश्लेषण मार्गों का सुझाव देने के लिए दो पूरक मॉडलों को जोड़ता है। सिस्टम एक सीखी हुई एन्सेंबलिंग रणनीति का उपयोग करके R-SMILES 2, एक Transformer-आधारित de-novo मॉडल, और NeuralLoc, एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (GNN) आधारित मॉडल को एकीकृत करता है।
शोधकर्ता LLM सहमति अस्पष्टता को हल करने के लिए एक स्वतंत्र टिप्पणीकार की तलाश में है
एक शोधकर्ता 100 तुर्की कथात्मक दृश्यों को लेबल करने के लिए एक एकल स्वतंत्र मानव टिप्पणीकार का अनुरोध कर रहे हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि कम इंटर-रेटर सहमति कार्य की व्याख्यात्मक प्रकृति से उत्पन्न होती है या अधूरी टिप्पणी परिभाषाओं से। अध्ययन में पाया गया कि चार LLMs और एक नियम-आधारित डिटेक्टर एक-दूसरे और मानव संदर्भ के साथ लगभग संयोग स्तर पर सहमत थे, जिसमें Cohen’s κ स्कोर 0.000 से 0.185 तक थे।
अध्ययन में ऐसे FragileTokens की पहचान हुई हैं जो अलगाव परीक्षणों में सफल होते हुए भी संदर्भित प्रतिलिपिकरण में विफल रहते हैं
एक अध्ययन ने "FragileTokens" का वर्णन किया है, जो ओपन-वेट भाषा मॉडलों में शब्दावली के एंट्री हैं जो अलग होने पर सफलतापूर्वक प्रतिलिपि बनाते हैं लेकिन आसपास के पाठ में शामिल होने पर त्रुटियां दिखाते हैं। शोध से पता चलता है कि साधारण अलगाव परीक्षणों द्वारा शाब्दिक पहचान की सुरक्षा सुनिश्चित नहीं होती, क्योंकि टोकन अनुक्रमों के भीतर हटाए जा सकते हैं, प्रतिस्थापित किए जा सकते हैं या काटे जा सकते हैं।
माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च ने स्काला-1.1 जारी किया और इसे CP2K, Psi4, FHI-aims, ORCA, और VASP में एकीकृत किया
माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च ने स्काला-1.1 जारी किया है, जो एक गहन-सीखने घनत्व कार्यात्मक सिद्धांत (DFT) मॉडल है जिसके पूर्ववर्ती की तुलना में 2.5 गुना अधिक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, जिसने GMTKN55 मानदंड पर 2.8 kcal/mol का भारित औसत त्रुटि हासिल की। कंपनी स्काला को CP2K में उपलब्ध कराकर और इसे Psi4, FHI-aims, ORCA, और VASP में एकीकृत करके इसकी पहुँच को एक साथ बढ़ा रही है।