😖 Google DeepMind только что выпустили еще один крутой биотех инструмент с искусственным интеллектом: AlphaProteo

Это AI для разработки новых белков. Он поможет в разработке лекарств, для лечения рака, аутоиммунных заболеваний, а так же лечения множества других заболеваний 🧬

Ученые предрекают возможность создания нового белкового материала, который будет связываться с белками, участвующими в передаче сигналов между раковыми клетками, нарушая их функцию и вызывая их гибель

Исследователи смогу смоделировать и лучше понять, как функционируют биологические системы, сэкономить время на исследованиях, усовершенствовать разработку лекарств и многое другое. 🧵

Анонс
Статья

@ai_machinelearning_big_data

#deepmind #ai #ml #biology #biotech

🖥 SQLFlow - отличный инструмент для визуализации SQL-запросов

Легкий и простой интрумент для визуализация связей и структур БД, поддерживающий более 20 разных БД.

▪DEMO
▪GitHub

@bigdatai

👩‍⚕️ Большой Медицинский дайджест самых интересных проектов.

🟩 CancerLLM: LLM для онкологии.

CancerLLM - это языковая модель с 7 млрд. параметров для задач, связанных с онкологическими заболеваниями. Она была обучена на 2,67 млн. клинических записей и 515,5 тыс. отчетах о патологиях по 17 типам рака. Согласно проведенным тестам в процессе исследования, CancerLLM превосходит существующие модели на 7,61 % по показателю F1 (точность классификации).

🔸Arxiv

🟩 MedUnA: метод создания VLM для обработки медицинских снимков.

Medical Unsupervised Adaptation (MedUnA) состоит из двух этапов.

На первом этапе описания, сгенерированные LLM, соответствующие меткам классов, передаются через текстовый энкодер BioBERT. Результирующие текстовые эмбеддинги выравниваются по меткам классов с помощью упрощенного адаптера.

На втором этапе обученный адаптер интегрируется с визуальным энкодером MedCLIP, используя entropy-based loss и prompt tuning для эффективного выравнивания визуальных эмбеддингов.

🔸Arxiv


🟩 DARES: Базовая модель для роботизированной эндоскопической хирургии.

Метод, код и базовая модель для для выполнения самоконтролируемой монокулярной оценки глубины в задачах эндоскопической роботизированной хирургии.

🔸Arxiv🔸Github 🔸Model


🟩 Med-MoE: Mixture-of-Experts для медицинских VLM.

Med-MoE (Mixture-of-Experts) - легкий фреймворк для решения дискриминативных и генеративных мультимодальных медицинских задач.

Med-MoE работает в три этапа: cогласование медицинских изображений с лексемами LLMs, выбор экспертов для настройки инструкций с помощью обучаемого маршрутизатора и настройка выбранных экспертов в требуемой области.

🔸Arxiv 🔸Github


🟩 CanvOI: Визуальная модель для онкологии.

CanvOI - VL модель для цифровой патологии, основанная на ViT-g/10, оптимизированная для онкологических гистопатологических изображений. Благодаря использованию плиток размера 380 x 380 пикселей и патчей размера 10², CanvOI эффективна в задачах обучения по нескольким экземплярам (Multiple Instance Learning).

🔸Arxiv


🟩 UniUSNet: прогнозирование заболеваний на основе УЗИ.

UniUSNet - метод, код и претрейн-модель для задач классификации и сегментации ультразвуковых изображений, способный работать с различными типами УЗИ, анатомическими позициями и форматами входных данных. Обучена на более чем 9,7 тыс. аннотаций по 7 анатомическим позициям.

🔸Arxiv 🔸Github 🔸Model

Бенчмарки и наборы данных для оценки


🟥 TrialBench: Датасет клинических испытаний.

23 набора мультимодальных данных, предварительно структурированных для использования в задачах файнтюна моделей, оценки и прогнозирования ключевых результатов по показателям: продолжительность испытаний, отсев пациентов, уровень смертности и одобрение испытаний.

🔸Arxiv 🔸Github 🔸Dataset


🟥 LLM для бенчмарка по MedQA.

Исследование использования LLM для автоматизации оценки медицинских систем вопросов и ответов, традиционно требующих ручной оценки экспертов. Траектория изысканий сосредоточена на том, могут ли LLM имитировать человеческую оценку, анализируя ответы на вопросы, полученные из данных о пациентах.

Спойлер — могут, с абсолютной погрешностью 0,62 по шкале от 0 до 3.

🔸Arxiv


🟥 MedFuzz: Исследование надежности медицинских LLM.

MedFuzz от Microsoft Research - это состязательный метод проверки устойчивости LLM в эталонных тестах MedQA путем модификации вопросов таким образом, чтобы использовать нереалистичные предположения.

MedFuzz показывает, как LLM могут ошибаться таким образом, чтобы не обмануть медицинских экспертов, выявляя пробелы в их обобщении для реальных клинических условий.

🔸Arxiv


🟥MedS-Bench + Medicines: Оценка работы LLM в клинических задачах и датасет для обучения.

MedS-Bench - бенчмарк и датасет для оценки эффективности моделей в решении 11 клинических задач из 3 областей: обобщение отчетов, диагностика и рекомендации по лечению.

MedS-Ins - набор данных для настройки инструкций с 5 миллионами экземпляров для 122 задач.

🔸Arxiv 🔸Leaderboard 🔸Github 🔸Dataset MedS-Ins

🔥Полный дайджест

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml #medtech

✔️ Поиск нового поколения и RAG с Vertex AI.

В блоге Google Cloud опубликована статья о том, как Vertex AI можно использовать для создания поисковых приложений следующего поколения.
Статья состоит из трех частей: новые шаблоны в поиске, развитие поиска в будущем и RAG с помощью Vertex AI.
cloud.google.com

@bigdatai

Новостной дайджест

✔️ 3.7 миллиона фальшивых звезд GitHub.

Сервис Socket обнаружили 3.7 миллиона фальшивых звезд GitHub, что указывает на тенденцию роста угроз, связанных с мошенничеством, финансовыми махинациями и вредоносным ПО. Эти кампании быстро активизировались за последние шесть месяцев.

Фальшивые звезды используются для обмана пользователей, чтобы распространять вредоносное ПО и для привлечения инвестиций венчурных фондов в подставные компании с плохими показателями.

Алгоритм Socket выявил 3 746 538 подозрительных звезд за последние пять лет (с июля 2019 года по июль 2024 года) и 10 155 репозиториев, которые, по-видимому, проводили кампании по накрутке.
socket.dev

✔️ LLM не могут объяснить свои рассуждения.

В статье автор приводит интерактивную демонстрацию для проверки способности LLM распознавать и объяснять числовые последовательности, генерируемые случайными программами.
Несмотря на то, что модели в некоторых случаях определяют правильную последовательность, их объяснения бывают неверными. Этот эксперимент подтверждает существующие ограничения в рассуждающих способностях LLM, несмотря на их показатели в популярных бенчмарках.
jonathanychan.com

✔️ YouTube создает инструменты для обнаружения дипфейков лиц и голосов.

Компания представила две новые технологии: первая позволяет автоматически обнаруживать ИИ-контент, который имитирует голоса исполнителей, а вторая - обнаруживать и управлять контентом, созданным с помощью ИИ, на котором присутствуют лица людей.

Новые функции основаны на многолетнем опыте YouTube в разработке технологических подходов к решению проблем с правами в больших масштабах.

YouTube дополнительно ведет разработку новых способов предоставления авторам выбора в отношении того, как третьи стороны могут использовать их контент на платформе.
blog.youtube

✔️ Поиск нового поколения и RAG с Vertex AI.

В блоге Google Cloud опубликована статья о том, как Vertex AI можно использовать для создания поисковых приложений следующего поколения.
Статья состоит из трех частей: новые шаблоны в поиске, развитие поиска в будущем и RAG с помощью Vertex AI.
cloud.google.com

✔️ Повышение эффективности отладки C++ с помощью breakpoint expressions, генерируемых искусственным интеллектом.

В статье Devblogs Microsoft представлена новая функция в Visual Studio 2022, использующая искусственный интеллект для генерации выражений для условных точек останова и точек трассировки в коде C++. Эта функция, работающая на базе GitHub Copilot поможет разработчикам сэкономить время и силы, позволив ИИ предлагать подходящие условия или создавать собственные. В статье приводится пошаговое руководство по включению и использованию этой функции в Visual Studio 2022.
devblogs.microsoft.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

👀 ReshotAI — это крутая нейросеть для редактирования фотографий всего за несколько кликов.

С её помощью можно легко добавить улыбку, изменить положение глаз и рта.

Фотографии теперь всегда будут получаться идеальными.

📌 Попробовать

#nn #soft

@bigdatai