BjPro-7a，一种来自白腹蛇毒液的富含脯氨酸的肽，可逆转 MPP⁺ 引起的运动缺陷并挽救帕金森病斑马鱼模型中的线粒体、氧化还原和突触蛋白质组通路摘要帕金森病 (PD) 和相关帕金森病涉及线粒体稳态、氧化还原的进行性破坏平衡、突触功能和蛋白质稳态。现有的疗法仍然主要针对症状，这促使人们寻找跨应激敏感途径发挥作用的多靶点化合物。 BjPro-7a (pEDGPIPP) 是一种来自白腹蛇毒液的富含脯氨酸的寡肽，在氧化应激下发挥细胞保护作用，但其在体内帕金森病样模型中的活性尚不清楚。在这里，我们研究了 BjPro-7a 是否可以减轻 1-甲基-4-苯基吡啶鎓 (MPP+) 在斑马鱼幼虫中引起的行为
Т-Банк оптимизирует процессы дообучения языковых моделей
T-Technology 研究实验室的研究人员开发了一种统一的方法来评估重新训练语言模型的方法。
Deploying quantized models on Amazon SageMaker AI with Unsloth
在本文中，您将学习四种部署模式，用于采用已使用 Unsloth 量化的模型并将其部署在 AWS 基础设施上。这些模式使用 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 进行直接实例访问，使用 Amazon SageMaker AI 推理终端节点进行托管服务，并在推理需要适应现有容器框架时使用 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 或 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)。您还可以学习生产部署的操作实践。
Fine-Tuning Explained for Noobs (How Pretrained Models Learn New Skills)
您不需要博士学位就能理解微调。本文解释了预训练模型如何通过微调来学习新技能。
New Study: NASA’s Models Wildly Underestimate The Capacity Of Clouds To Alter Solar Radiation
当今的气候模型非常不准确，必须改进一百倍才能检测到气候变化中的二氧化碳信号。《新研究：美国宇航局的模型严重低估了云层改变太阳辐射的能力》一文首先出现在《Watts Up With That?》上。
Incentivizing Temporal-Awareness in Egocentric Video Understanding Models
多模态大语言模型 (MLLM) 最近在视觉理解方面表现出了强大的性能，但它们往往缺乏时间意识，特别是在以自我为中心的环境中，其中推理取决于事件的正确排序和演变。这种缺陷部分源于训练目标未能明确奖励时间推理，而是依赖于帧级空间快捷方式。为了解决这个限制，我们提出了时态全局策略优化（TGPO），这是一种具有可验证奖励的强化学习（RLVR）算法，旨在激励时态……
长上下文处理仍然是语言模型的核心挑战：即使具有扩展的上下文窗口，模型通常也无法跨长上下文可靠地提取、推理和使用信息。最近的工作，如递归语言模型（RLM），通过推理时的编程交互将长上下文分解为递归子查询的代理方式来应对这一挑战。尽管前景广阔，但 RLM 的成功关键取决于如何选择这些情境交互程序的轨迹，而这一点尚未得到探索。在本文中，我们研究这个问题......
The Real Challenge Limiting AI Models Today
提示：这不是 GPU 速度！《今天限制人工智能模型的真正挑战》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Protecting Your Work as AI Models Rapidly Come and Go
营销人员请注意：您今天依赖的人工智能模型明天可能不再可靠。
- 新政民主党人让我们每周定期查看失业救济申请情况。除了是我的“快速而肮脏”预测系统的 1/2（另外 1/2 是股票价格）之外，它们还有 60 年作为良好空头领先指标的历史。 [今天上午晚些时候，我们将获得现房销售数据，然后我将更新房地产市场的概况。]本周的更新进一步证实了今年出现的“低租金、*无*火”经济，以及大流行后剩余季节性的一些回归的证据（申请失业救济人数到年中上升，然后下降到年底）。本周，首次申请失业救济人数下降-2,000至215,000，四周移动平均值下降下降-3,750 至 218,750。持续申请失业救济人数，通常滞后一周，从 8,000 上升至 181.4 万：对于预测目的
TopoPrimer: The Missing Topological Context in Forecasting Models
我们引入了 TopoPrimer，一个框架，使序列总体的全局拓扑结构成为任何预测模型的显式输入。 TopoPrimer 提高了不同领域的准确性，稳定了季节性需求高峰下的预测，并缩小了冷启动差距。 TopoPrimer 通过持久同源性和谱束坐标对每个域进行一次预计算，将每个令牌部署为经过充分训练的模型，并作为预训练主干的轻量级适配器。在这两个组件中，层坐标是主要的精度驱动因素。跨越 Chronos 的四个公共基准和……
Revisiting ASR Error Correction with Specialized Models
语言模型在自动语音识别 (ASR) 中发挥着核心作用，但大多数方法依赖于纯文本模型，不知道 ASR 错误模式。最近，大型语言模型 (LLM) 已应用于 ASR 校正，但引入了延迟和幻觉问题。我们使用紧凑的 seq2seq 模型重新审视 ASR 纠错，该模型针对真实和合成音频的 ASR 错误进行训练。为了扩展训练，我们通过级联 TTS 和 ASR 构建合成语料库，发现匹配现实错误分布的多样性是关键。我们提出校正优先解码，其中校正......
Teaching models to forget: Selective unlearning with Amazon Nova
在这篇文章中，我们介绍了反向直接偏好优化 (rDPO)，这是 Amazon Nova 可自定义内容审核设置 (CCMS) 背后的一种新颖的遗忘技术，并展示了它如何在保持模型质量的同时减少过度偏转。我们还为想要将这些偏好优化技术应用到自己的实验中的客户提供指导。
Run MiniMax models on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们将介绍如何开始在 Amazon Bedrock 上使用 MiniMax 模型，包括这些模型支持的功能、可用的服务层、按需推理如何扩展以处理您的工作负载，以及您可以用来访问它们的不同 API。使用这些模型，客户可以构建代理应用程序、长上下文文档分析管道和软件工程工作流程，所有这些都得到 AWS 的安全和运营保证的支持。
The Legal AI Advantage Won’t Come From the Model Alone
作者：LawVu 首席执行官 Sam Kidd。法律科技领域每周都会发布新的人工智能公告。新的起草工具或法律代理人。另一家公司声称...
On-Device Local-Model "LLM Coherence": TABLE OF THE DAY
周日 MAMLM：当龙虾移动时：gemma4 正在教我“人工智能连贯性”...
