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2025-04-06 10:05:23
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中国科幻博物馆采用AI驱动的助手
2025-04-06 07:42:00
中国科学技术博物馆已协助13家省级科幻博物馆部署AI助手来增强游客体验。自2024年11月以来，CSTM在全国范围内推出了第一个由AI驱动的博物馆助理，将流行的科学知识与大型模型技术相结合。3月，CSTM通过培训来自13家省博物馆的技术团队的技术团队，并帮助他们部署定制的AI助手，从而扩展了这一计划。发言人指出，随着越来越多的博物馆采用AI，生态系统将为更广泛的应用多样化。
中国科学技术博物馆已协助13家省级科幻博物馆部署AI助手来增强游客体验。自2024年11月以来，CSTM在全国范围内推出了第一个由AI驱动的博物馆助理，将流行的科学知识与大型模型技术相结合。3月，CSTM通过培训来自13家省博物馆的技术团队的技术团队，并帮助他们部署定制的AI助手，从而扩展了这一计划。发言人指出，随着越来越多的博物馆采用AI，生态系统将为更广泛的应用多样化。
W＆M的最新院长阐明了他对人工智能的愿景|威廉斯堡约克镇每日
2025-04-06 07:00:33
William＆Mary的新计算学院，数据科学与物理学的新院长道格·施密特（Doug Schmidt）将于4月9日发表一场名为“浏览AI Wave：一种以人为中心的创新和道德的方法”的演讲。Schmidt将AI视为变革性，将其视为变革性，将其与印刷和Internet等历史技术相结合。他强调需要道德责任和以人为中心的创新来塑造AI的角色。该活动是免费的，但需要RSVP。
William＆Mary的新计算学院，数据科学与物理学的新院长道格·施密特（Doug Schmidt）将于4月9日发表一场名为“浏览AI Wave：一种以人为中心的创新和道德的方法”的演讲。Schmidt将AI视为变革性，将其视为变革性，将其与印刷和Internet等历史技术相结合。他强调需要道德责任和以人为中心的创新来塑造AI的角色。该活动是免费的，但需要RSVP。
2025-04-06 04:01:09
为生物医学自然语言处理应用程序和建议基准测试大型语言模型
2025-04-06 02:11:49
Qingyu Chen等人在自然通信中发表的文章“针对生物医学自然语言处理应用和建议进行了大型语言模型”，评估了几种与生物医学自然语言处理（NLP）有关的多种大语模型（LLMS）的表现。这是关键发现和含义的摘要：###关键发现1。**任务性能**： - 研究基准的LLM，例如Bert，Roberta，T5，M6和其他生物医学领域多个NLP任务的LLM。 - 任务包括指定的实体识别（NER），关系提取，问题回答，文本摘要等。2。**性能指标**： - 根据精度，F1分数和其他针对每个任务的相关指标对模型进行评估。 - 在大多数任务中，由于其容量和微调潜力，在大多数任务中，大型模型通常都超过较小的模型。3。**上下文理解**：-LLMS展示了高度的上下文理解，这对于生物医学文本至关重要，在生物医学文本中可能是至关重要的（例如，差异诊断）。 - 但是，处理在培训期间可能没有遇到的非常专业或罕见的医学术语仍然存在局限性。4。**培训数据和偏见**： - 该研究强调了各种和高质量培训数据对减轻偏见的重要性。 - 需要合并特定于医学领域的数据集，以在NER和医学中的关系提取等特定任务上进行更好的性能。5。**道德考虑**： - 关于临床环境中LLM的隐私，偏见和滥用诸如道德问题的讨论。 - 建议包括严格的测试和监视机制，以确保安全部署。###含义1。**生物医学NLP任务的模型选择**： - 研究人员和从业者可以根据其特定需求和资源（例如计算能力）使用提供的基准来选择适当的模型。 - 研究表明，较大的模型具有更大的灵活性，但也需要仔细考虑资源限制。2。**开发域特异性模型**： - 明显需要开发专门针对生物医学领域量身定制的LLM。 - 这包括创建和策划特定于医疗环境的大型高质量数据集。3。**标准化和评估框架**： - 研究主张在生物医学NLP领域中标准化评估框架和基准。 - 这将有助于在不同的研究和模型之间进行一致的性能比较。4。**道德和法规考虑**： - 建议包括制定道德准则和监管监督，以确保在医疗机构中负责使用LLM。 - 确保透明度，公平性和患者隐私是需要关注的关键方面。＃＃＃ 结论该研究提供了针对生物医学NLP任务的大型语言模型的全面评估，为其优势和局限性提供了宝贵的见解。它不仅基准了各种模型，而且还为在医疗保健环境中有效利用这些技术提供最佳实践，同时解决道德问题。###致谢 - 这项研究由数个国立卫生研究院（NIH）赠款资助。 - Q.C.，Z.L.和H.X.的贡献得到了认可。领导设计和手稿准备。这项基准测试研究是研究人员和从业者的基础资源，旨在将LLMS整合到生物医学NLP应用中，同时确保满足道德考虑。
Qingyu Chen等人在自然通信中发表的文章“针对生物医学自然语言处理应用和建议进行了大型语言模型”，评估了几种与生物医学自然语言处理（NLP）有关的多种大语模型（LLMS）的表现。这是关键发现和含义的摘要：###关键发现1。**任务性能**： - 研究基准的LLM，例如Bert，Roberta，T5，M6和其他生物医学领域多个NLP任务的LLM。 - 任务包括指定的实体识别（NER），关系提取，问题回答，文本摘要等。2。**性能指标**： - 根据精度，F1分数和其他针对每个任务的相关指标对模型进行评估。 - 在大多数任务中，由于其容量和微调潜力，在大多数任务中，大型模型通常都超过较小的模型。3。**上下文理解**：-LLMS展示了高度的上下文理解，这对于生物医学文本至关重要，在生物医学文本中可能是至关重要的（例如，差异诊断）。 - 但是，处理在培训期间可能没有遇到的非常专业或罕见的医学术语仍然存在局限性。4。**培训数据和偏见**： - 该研究强调了各种和高质量培训数据对减轻偏见的重要性。 - 需要合并特定于医学领域的数据集，以在NER和医学中的关系提取等特定任务上进行更好的性能。5。**道德考虑**： - 关于临床环境中LLM的隐私，偏见和滥用诸如道德问题的讨论。 - 建议包括严格的测试和监视机制，以确保安全部署。###含义1。**生物医学NLP任务的模型选择**： - 研究人员和从业者可以根据其特定需求和资源（例如计算能力）使用提供的基准来选择适当的模型。 - 研究表明，较大的模型具有更大的灵活性，但也需要仔细考虑资源限制。2。**开发域特异性模型**： - 明显需要开发专门针对生物医学领域量身定制的LLM。 - 这包括创建和策划特定于医疗环境的大型高质量数据集。3。**标准化和评估框架**： - 研究主张在生物医学NLP领域中标准化评估框架和基准。 - 这将有助于在不同的研究和模型之间进行一致的性能比较。4。**道德和法规考虑**： - 建议包括制定道德准则和监管监督，以确保在医疗机构中负责使用LLM。 - 确保透明度，公平性和患者隐私是需要关注的关键方面。＃＃＃ 结论该研究提供了针对生物医学NLP任务的大型语言模型的全面评估，为其优势和局限性提供了宝贵的见解。它不仅基准了各种模型，而且还为在医疗保健环境中有效利用这些技术提供最佳实践，同时解决道德问题。###致谢 - 这项研究由数个国立卫生研究院（NIH）赠款资助。 - Q.C.，Z.L.和H.X.的贡献得到了认可。领导设计和手稿准备。这项基准测试研究是研究人员和从业者的基础资源，旨在将LLMS整合到生物医学NLP应用中，同时确保满足道德考虑。