b.如果X是2段文本（X1,X2），则是可以抽象为句对分类问题。如下所示 i:如NLI等任务。

「长期以来，神经科学一直是人工智能进步的重要驱动力。我们提议，为了加速人工智能的进展，必须投资于 NeuroAI 的基础研究。」

随着互联网时代的迅速发展，社交网络平台已经成为人们向全世界传达情感的重要手段。有些人使用文本内容、图片、音频和视频来表达他们的观点。另一方面，通过基于 Web 的网络媒体进行的文本通信有点让人不知所措。由于社...

对于下游任务，对大型预训练模型进行微调方法已经被广泛应用于多个领域。但是更新大型预训练模型的整个参数集代价高昂。虽然参数高效迁移学习(PETL)技术可以让预训练骨干网络只更新一小部分参数(比如说只更新2%的参数)...

前几天的一篇文章，给大家介绍了预训练模型的微调方法Prompt Tuning。《一文了解预训练模型 Prompt 调优》。今天再给大家介绍另外一种主流的预训练模型微调方法Adapter，并将Adapter与Prompt两种方法做了对比，希望能对你...

本文介绍由Yueshan Li, Liting Zhang, Yifei Wang, Jun Zou共同在nature communications上发表题为“Generative deep learning enables the discovery of a potent and selective RIPK1 i...

本文介绍由美国俄亥俄州立大学医学院Qin Ma副教授团队和美国密苏里大学哥伦比亚分校许东教授团队联合发表在Nature Communications的研究成果。本文作者提出了scDEAL，这是一个通过整合大规模bulk细胞系数据在单细胞水...

确定一种潜在的治疗化合物到美国食品药物管理局（FDA）批准一种新药，是一个艰巨的旅程，可能需要超过十年的时间，耗资超过10亿美元。纽约市立大学研究生中心的一个研究小组已经开发出一种新型的人工智能模型，可以显著提高药物...

现代机器学习（ML）是人工智能（AI）的基础，已经严重影响了包括化学在内的所有科学领域。与传统的计算方法相比，基于深度神经网络和表征学习的新ML方法往往能提供更高的预测质量。使用可解释的人工智能方法对这种模型进行解释，使...

本文介绍Max-Planck生物化学研究所计算系统生物化学研究组的Jürgen Cox近期发表在Nature Biotechnology的综述Prediction of peptide mass spectral libraries with machine learning。最近开发的机器学习方法用于识...