AI一键解析九大生物医学成像模式，用户只需文字prompt交互，微软UW等新研究登Nature Methods
AI一键解析九大生物医学成像模式，用户只需文字prompt交互，微软UW等新研究登Nature Methods用AI大模型一键解析MRI、CT和病理学等九大生物医学成像模式。
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7495 点击 2024-11-19 10:49
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用AI大模型一键解析MRI、CT和病理学等九大生物医学成像模式。
如今，机器人学习最大的瓶颈是缺乏数据。与图片和文字相比，机器人的学习数据非常稀少。目前机器人学科的主流方向是通过扩大真实世界中的数据收集来尝试实现通用具身智能，但是和其他的基础模型，比如初版的 StableDiffusion 相比，即使是 pi 的数据都会少七八个数量级。
本文介绍了来自北京大学王选计算机研究所的王勇涛团队的最新研究成果 VL-SAM。针对开放场景，该篇工作提出了一个基于注意力图提示的免训练开放式目标检测和分割框架 VL-SAM，在无需训练的情况下，取得了良好的开放式 (Open-ended) 目标检测和实例分割结果，论文已被 NeurIPS 2024 录用。
生成式AI技术不断进步，但能打动玩家的仍是设计背后与人有关的部分。
本期我们邀请到了 Hedra 的联合创始人兼 CEO Michael。他曾在斯坦福大学攻读博士学位，由吴教授和李飞飞教授共同指导，专注于物理世界建模与具身智能的交叉研究。在 NVIDIA 的 Omniverse 团队实习期间，他参与了 Omni-Gibson 的研究，对模拟物理与真实感表现系统的结合有深入探索，同时对电影、电视剧和动画等娱乐行业充满热情。
新一代通用灵活的网络结构 TokenFormer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters 来啦！
Perplexity 联合创始人&首席战略官 Johnny Ho 在不久前与 Lightspeed 合伙人 Michael Mignano 的一场对话中提到，Perplexity 的产品发布秉持“完全准备好才推出”的原则，通过小而持续的功能改进，让产品逐步融入用户的日常生活。
2024 年的诺贝尔化学奖颁发给了在结构生物学领域取得重大成就的 David Baker 团队和 AlphaFold 团队，激发了 AI for science 领域新的研究热潮。
今年拿了腾讯 Al Lab(青云计划”), 字节跳动(Seed) 的 offer, 国外有之前实习的 Sony Research 和 Yamaha 的 return offer, 也有正在面试的 Adobe 和 Meta。 这些工作机会的方向都和我的博士工作完全 match, 没有转方向的痛苦。最后, 我接了字节 Seed 团队的 offer, 结束秋招。
11 月 11 日，字节跳动豆包大模型团队推出了最新图像编辑模型 SeedEdit，主打一句话轻松 P 图。