AI Weekly Paper Report: 100 Millionen Zelldatenmodellierung/effiziente Vorhersage Genetischer Trajektorien/Aufdecken Von Befehlsambiguitäten/überprüfbare Belohnungen/hochdynamische Spielegenerierung, Ein Kurzer Überblick Über 5 Wichtige Durchbrüche
Die Reaktion von Zellen auf Störungen ist entscheidend für das Verständnis biologischer Mechanismen und die Auswahl potenzieller Wirkstoffziele. Im Vergleich zu experimentellen Methoden bieten Computermodelle großes Potenzial zur Vorhersage der Auswirkungen von Störungen, ihre praktische Anwendung ist jedoch eingeschränkt, da die Auswirkungen experimentell beobachteter Zellumgebungen nur schwer auf unbeobachtete Umgebungen übertragen werden können.
Darauf aufbauend hat das Arc Institute gemeinsam mit der University of California und anderen Universitäten die Machine-Learning-Architektur State eingeführt, die die zelluläre Heterogenität innerhalb und zwischen Störungsexperimenten bei der Vorhersage des Störungseffekts berücksichtigen kann. Bei mehreren großen Datensätzen hat sich die Fähigkeit von State, Störungseffekte zu unterscheiden, um mehr als 50% verbessert, und die Genauigkeit bei der Identifizierung wirklich unterschiedlich exprimierter Gene bei genetischen, Signal- und chemischen Störungen ist mehr als doppelt so hoch wie bei bestehenden Modellen.
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Neueste KI-Artikel:https://go.hyper.ai/hzChC
Um mehr Benutzer über die neuesten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz in der Wissenschaft zu informieren, wurde auf der offiziellen Website von HyperAI (hyper.ai) jetzt der Bereich „Neueste Artikel“ eingerichtet, in dem täglich hochmoderne KI-Forschungsartikel aktualisiert werden.Hier sind 5 beliebte KI-Artikel, die wir empfehlen, die Genexpression, Spielevideo-Generierung und Benchmark-Datensätze für die eingehende Forschung sowie deren Download-Adressen umfasst. Gleichzeitig haben wir die Mindmap der Papierstruktur für alle zusammengefasst. Werfen wir einen kurzen Blick auf die KI-Grenzleistungen dieser Woche ⬇️
Die Zeitungsempfehlung dieser Woche
1 Vorhersage zellulärer Reaktionen auf Störungen in verschiedenen Kontexten mit State
Diese Arbeit stellt eine Machine-Learning-Architektur namens State vor, die zur Vorhersage der Reaktion von Zellen auf verschiedene Arten von Störungen (wie genetische, chemische oder Signalinterventionen) verwendet wird. Durch die Kombination des Zustandsübergangsmodells und des Zelleinbettungsmodells kann das State-Modell über 100 Millionen gestörte Zelldaten aus 70 verschiedenen Zellumgebungen effektiv verarbeiten und simulieren. Im Vergleich zu bestehenden Modellen schneidet State bei mehreren großen Datensätzen deutlich besser ab als 50%, insbesondere bei der Identifizierung differentieller Genexpression, mit einer mehr als doppelt so hohen Genauigkeit.
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* Tahoe-100M-Einzelzellendatensatz:
* Parse-PBMC-Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdatensatz:
2 AlphaGenome: Verbesserte Vorhersage regulatorischer Varianteneffekte mit einem einheitlichen DNA-Sequenzmodell
Dieser Artikel stellt das Deep-Learning-Modell AlphaGenome vor. Es kann verschiedene funktionelle genetische Spuren wie Genexpression, Transkriptionsinitiierung, Chromatinzugänglichkeit, Histonmodifikationen, Transkriptionsfaktor-Bindungsstellen, Chromatin-Kontaktkarten usw. anhand von DNA-Sequenzen vorhersagen und eine große Anzahl von Varianteneffekten mit nur einem Geräteaufruf vorhersagen – und das extrem schnell. AlphaGenome löst zwei Hauptprobleme aktueller Deep-Learning-Modelle: den Kompromiss zwischen Eingabesequenzlänge und Vorhersageauflösung sowie die Balance zwischen multimodalen und monomodalen Vorhersagefähigkeiten.
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3 CodeDiffuser: Aufmerksamkeitserhöhend Diffusionsrichtlinie über VLM-Generierte Code für Anweisungsmehrdeutigkeit
Dieser Artikel stellt CodeDiffuser, ein Framework zur Roboteraufgabenausführung für sprachliche Mehrdeutigkeit und Polysemie, vor. Das Framework analysiert natürliche Sprachanweisungen mithilfe des vom visuellen Sprachmodell generierten Codes und berechnet die dreidimensionale Aufmerksamkeitskarte mithilfe des visuellen Basismodells als Zwischendarstellung, um das Problem abstrakter und mehrdeutiger Sprachanweisungen zu lösen. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass sich die Leistung des Systems nach der Einführung von CodeDiffuser deutlich verbessert hat und komplexe Aufgaben mit sprachlicher Mehrdeutigkeit, intensiven Operationen und Multiobjektinteraktionen erfolgreich bewältigt werden konnten.
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4 REASONING GYM: Reasoning-Umgebungen für bestärkendes Lernen mit überprüfbaren Belohnungen
Dieses Dokument stellt REASONING GYM (RG) vor, eine Bibliothek von Reasoning-Umgebungen für bestärkendes Lernen. Sie ermöglicht die Generierung unbegrenzter Trainingsdaten mit überprüfbaren Belohnungen und unterstützt eine Vielzahl von Reasoning-Aufgaben, darunter Algebra, Arithmetik, Logik, Graphentheorie usw. Der Schwierigkeitsgrad der automatisch vom Algorithmus generierten Aufgaben lässt sich anpassen, was eine dynamische Evaluation und ein dynamisches Training ermöglicht. Tests mit externen Benchmarks bestätigen, dass die im RG-Training gewonnenen Erkenntnisse effektiv auf reale Problemlösungsaufgaben übertragen werden können. REASONING GYM bietet ein leistungsstarkes Werkzeug zur systematischen Erforschung und Verbesserung der Reasoning-Fähigkeiten großer Sprachmodelle.
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5 Hunyuan-GameCraft: Hochdynamische interaktive Spielvideogenerierung mit hybrider Verlaufsbedingung
Dieser Artikel stellt ein neues Framework zur interaktiven Spielvideogenerierung, Hunyuan-GameCraft, vor. Dieses Framework ermöglicht durch die Kombination von Diffusionsmodellen und bedingter Steuerung die Generierung hochwertiger und dynamischer Spielvideos. Diese Methode unterstützt komplexe interaktive Eingaben durch die Zusammenführung von Tastatur- und Mauseingaben in einem gemeinsamen Kameradarstellungsraum und schlägt eine hybride, bedingte Trainingsstrategie vor, um die räumliche und zeitliche Konsistenz langfristig zu gewährleisten. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass Hunyuan-GameCraft im Vergleich zu bestehenden Modellen hinsichtlich Dynamik, Interaktionsgenauigkeit sowie zeitlicher und räumlicher Konsistenz deutlich besser abschneidet und somit großes Potenzial für die interaktive und hochdynamische Echtzeit-Spielvideogenerierung bietet.
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Dies ist der gesamte Inhalt der Papierempfehlung dieser Woche. Weitere aktuelle KI-Forschungsarbeiten finden Sie im Bereich „Neueste Arbeiten“ auf der offiziellen Website von hyper.ai.
Wir freuen uns auch über die Einreichung hochwertiger Ergebnisse und Veröffentlichungen durch Forschungsteams. Interessierte können sich im NeuroStar WeChat anmelden (WeChat-ID: Hyperai01).
Bis nächste Woche!