7 Papers & Radios | MIT深度学习框架登Nature封面;2010年以来,ML算力需求增100亿倍(2)
推荐:2010 年以来,ML 算力需求增长 100 亿倍,每 6 个月翻番,深度学习成分水岭。论文 5:GroupViT: Semantic Segmentation Emerges from Text Supervision作者:Jiarui Xu 、 Shalini De Mello 、 Sif...
7 Papers & Radios | MIT深度学习框架登Nature封面;2010年以来,ML算力需求增100亿倍(1)
本周论文包括来自阿伯丁大学、MIT 等机构的研究者对 ML 三要素中的算力需求进行了研究,发现自 2010 年以来,ML 算力需求增长 100 亿倍,每 6 个月翻番,深度学习成分水岭;CMU 创建一个开源的 AI 代码生成模型,C 语言表现优于 Codex。目录:Scaling Up Your K...
MIT设计深度学习框架登Nature封面,预测非编码区DNA突变
来自 MIT 和哈佛大学博德研究所等机构的一项研究刚刚登上了 Nature 封面。他们创建了一个数学框架来预测基因组中非编码序列的突变及其对基因表达的影响。研究人员将能够利用这些模型来设计细胞、研发新药、寻找包括癌症和自身免疫性疾病在内的疾病新疗法。尽管每个人类细胞都包含大量基因,但所谓的「编码」D...
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