ai foundation models | BriefGPT

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通过整体自我监督学习推动面向人体的 AI 在 X 射线分析中的鲁棒性
使用自监督训练的 RayDINO 和小型任务特定适配器达到了最先进的结果，改善了对未见过的人群的泛化能力，同时减轻了偏见，展示了基础模型的真正潜力：多功能性和健壮性。
PDF2 months ago
ORBIT: 橡树岭基础地球系统可预测模型
ORBIT 是一种先进的视觉转换模型，具有 1130 亿个参数，通过创新的张量数据正交并行技术实现扩展。在 Frontier 超级计算机上进行的性能扩展测试表明，ORBIT 实现了 230 到 707 PFLOPS 的性能，并且在 24,5
PDF2 months ago
评估人工智能基础模型在永久冻土映射中的泛化能力
评估新兴的计算机视觉基础模型及其在自然景观要素分割中的性能，通过测试 Meta 的 Segment Anything Model (SAM) 在零样本性能、领域适应性和理论上限预测准确性等方面来评估其大型 AI 视觉模型的性能，并指出了改进
PDF6 months ago
革命性的全球食品安全：通过集成 AI 基础模型和数据驱动解决方案增强韧性
通过整合 AI 基础模型在多种粮食安全应用中的应用，利用不同数据类型解决当前深度学习和机器学习方法的局限性，本研究探讨了其在作物类型映射、农田映射、作物产量预测等方面的应用。通过利用多光谱图像、气象数据、土壤特性、历史记录和高分辨率卫星图像
PDF8 months ago
Jigsaw：通过组装人工智能基础模型在原型设计多模态应用方面为设计师提供支持
最近人工智能基础模型的进步使得它们可以被即插即用地用于创意任务，包括创意设计概念和生成视觉原型。为了解决将这些模型整合到创意过程中的挑战，我们引入了 Jigsaw，这是一个使用拼图块作为隐喻来表示基础模型的原型系统。通过组装兼容的拼图块，J
PDF9 months ago
天气和气候的 AI 基础模型：应用、设计和实施
机器学习和深度学习方法在理解大气混沌行为和推进天气预报方面已得到广泛应用。在构建地球的数字孪生体方面，科技公司、政府机构和气象机构表现出越来越多的兴趣。我们回顾了当前最先进的人工智能方法，主要来自于变换器和算子学习文献，并结合气象学的背景提
PDF9 months ago