Exploring the Effectiveness of Deep Features from Domain-Specific Foundation Models in Retinal Image Synthesis
专题命中 领域大模型 :foundation model(title)
Comments To be published and presented at the MIUA 2025 conference
AI 大模型
大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。
专题命中 领域大模型 :foundation model(title)
Comments To be published and presented at the MIUA 2025 conference
专题命中 领域大模型 :language model(title)
Comments Accepted by AAAI 2025
专题命中 领域大模型 :LLM(title)
Comments Work in progress
机构 * NTT Communications Corporation(NTT通信公司) ; Tokyo Metropolitan University(东京都立大学)
专题命中 领域大模型 :language model(title)
Comments 15 pages
专题命中 领域大模型 :LLM(title)
Journal ref ACM CHI 2025
机构 * University of North Carolina at Chapel Hill(北卡罗来纳大学教堂山分校) ; University of Salzburg(萨尔茨堡大学) ; Université Gustave Eiffel(古斯塔夫·埃菲尔大学) ; Brigham and Women’s Hospital(布莱根妇女医院) ; ÉTS Montréal(蒙特利尔工程学院) ; Boston University(波士顿大学) ; Kitware Inc.(Kitware公司)
专题命中 领域大模型 :foundation model(title)
专题命中 领域大模型 :LLM(title)
Comments Accepted to VLDB 2025
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学)
专题命中 领域大模型 :language model(title)
Comments Accepted at SPAICE Conference, ECSAT, UK, 2024
机构 * School of Electronics and Information Engineering, Beihang University(北京航空航天大学电子信息工程学院) ; University of Liverpool(利物浦大学) ; Image Processing Center, School of Astronautics, Beihang University(北京航空航天大学宇航学院图像处理中心)
专题命中 领域大模型 :foundation model(title)
Comments 12 pages,6 figures, 6 tables
专题命中 领域大模型 :foundation model(title)
专题命中 领域大模型 :foundation model(title)
Comments 2024 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging
Journal ref 10.1109/ISBI56570.2024
专题命中 领域大模型 :pretraining(title)
Comments ACCV 2024, 14 pages
专题命中 领域大模型 :prompting(title)
Comments Accepted by the 27th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2024)
专题命中 领域大模型 :LLM(title)
专题命中 领域大模型 :prompting(title)
Comments Accepted by BIBM 2024
专题命中 领域大模型 :foundation model(title)
Comments codes available at: https://github.com/hustvl/EVA-X
专题命中 领域大模型 :foundation model(title)
专题命中 领域大模型 :language model(title)
Comments CVPR 2024
专题命中 领域大模型 :foundation model(title)
Comments 8 pages, 2 figures,
专题命中 领域大模型 :prompting(title)
专题命中 领域大模型 :language model(title)
Comments Accepted at ACSAC 2023
专题命中 领域大模型 :prompting(title)
专题命中 领域大模型 :prompting(title)
Comments Code is available at https://github.com/yangyangyang127/PointCLIP_V2
专题命中 领域大模型 :language model(title)
Comments This paper was presented at the 18th International Conference on emerging Networking EXperiments and Technologies (CoNEXT 2022) Student Workshop
专题命中 领域大模型 :language model(title)
Comments 10 pages, 3 figures, submitted to BIBM2020
专题命中 领域大模型 :prompting(title)
从不确定性到临床风险:面向交互式医疗诊断的严重程度感知共形规划
机构 * Lanzhou University(兰州大学) ; Hunan University(湖南大学) ; National University of Singapore(新加坡国立大学) ; City University of Hong Kong(香港城市大学) ; The Ohio State University(俄亥俄州立大学)
专题命中 领域大模型 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI
AI总结 该研究针对交互式医疗诊断漏诊重症的风险与长程规划缺失问题,提出严重程度感知共形临床规划框架,在DDXPlus和MediQ上提升了诊断准确性、鉴别质量并降低了高风险错误。
LitCurate:一种配置驱动的AI辅助科学数据库构建框架及在下地幔状态方程数据中的应用
专题命中 领域大模型 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI
AI总结 本文提出开源框架LitCurate,整合大语言模型与可审计分阶段工作流构建科学数据库,并将其应用于构建含1334条条目的下地幔高压矿物相状态方程数据库,实现文献到可追溯数据的转化。
Comments 26 pages, 7 figures
使用科学数据微调会增加幻觉:LLMs的多领域事实性评估
机构 * Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH(德国人工智能研究中心 GmbH) ; Technische Universität Berlin(柏林技术大学) ; Humboldt-Universität zu Berlin(柏林洪堡大学)
专题命中 领域大模型 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL
AI总结 提出SciFactCheck基准和模块化评估框架,发现科学微调模型在所有幻觉类型和科学领域上事实可靠性下降,且内部更不自信但语言更武断。
Comments Camera-ready version
生成式AI(genAI)使用中的成熟度:来自一家大型企业的实地证据
机构 * University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) ; KPMG LLP(毕马威有限责任公司)
专题命中 领域大模型 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI
AI总结 本研究以某大型企业后台员工为对象,通过8个月的71万余条数据,发现资深员工genAI使用更成熟,战略等领域成熟度最高,且成熟度难随时间或培训提升,为管理者和研究者提供相关衡量指标与见解。
Comments 59 pages, 4 figures, 8 tables. Includes Appendix A (variable definitions), Appendix B (supplementary tables), and Online Appendix C (meta prompts)