Yann LeCun

Self-supervised DXA representations encode multi-system disease risk, biological aging and heritability

自监督DXA表征可编码多系统疾病风险、生物衰老与遗传率

Gil Sasson, Zachary Levine, Smadar Shilo, Sarah Kohn, Guy Lutsker, Anastasia Godneva, Adam Gabet, David Krongauz, Adina Weinberger, Yann LeCun, Randall Balestriero, Eran Segal

AI总结 本研究提出基于JEPA架构的LeDXA模型，利用少量数据和计算从DXA图像中学习到可编码多系统疾病风险、生物衰老与遗传率的表征，提升了疾病预测及相关生物指标的表现。

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HP-JEPA: Hierarchical Partitioning for Multi-Resolution Graph Joint-Embedding Predictive Learning

HP-JEPA：用于多分辨率图联合嵌入预测学习的层次划分方法

Ruichen Xu, Jingxiang Qu, Wenhan Gao, Jiaxing Zhang, Linsey Pang, Ravid Shwartz-Ziv, Yann LeCun, Yuefan Deng

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； TikTok（TikTok（抖音海外版）） ； PayPal（PayPal（贝宝）） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 HP-JEPA是一种多分辨率图联合嵌入预测的层次划分框架，通过在不同分辨率下进行潜在预测并整合表示，在多数图分类与回归基准及不同规模图上，性能优于固定分辨率的Graph-JEPA。

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