Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

Ambient Dataloops: Generative Models for Dataset Refinement

环境数据循环：生成模型的数据集精修

Adrián Rodríguez-Muñoz, William Daspit, Adam Klivans, Antonio Torralba, Constantinos Daskalakis, Giannis Daras

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 Ambient Dataloops通过数据集与模型的共进化过程，提升数据质量并优化生成模型性能，实现高质量图像生成和蛋白质设计。

Comments 27 pages, 9 figures, 11 tables

PyTDC: A multimodal machine learning training, evaluation, and inference platform for biomedical foundation models

PyTDC: 一种用于生物医学基础模型的多模态机器学习训练、评估和推理平台

Alejandro Velez-Arce, Jesus Caraballo, Marinka Zitnik

机构 * arcellai（ArcellAI公司） ； calculus（The Residency公司） ； mit（麻省理工学院） ； hms（哈佛医学院生物医学信息学系） ； broad（MIT与哈佛大学Broad研究所） ； harvard-ds（哈佛大学数据科学倡议） ； kempner（哈佛大学Kempner研究所） 纠错

AI总结 PyTDC是一种多模态机器学习平台，旨在提升生物医学基础模型的训练、评估和推理能力，通过统一数据源和模型权重，促进多模态、上下文感知的研究。

Comments Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning, Vancouver, Canada. PMLR 267, 2025