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BioLORD
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LLM以86.6%的准确率自动化精神疾病诊断分类
研究人员开发了一个自动化系统，利用自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）对精神疾病诊断进行分类。该研究在一个包含超过145,000份西班牙语精神病描述的数据集上，评估了包括e5_large、BioLORD和Llama-3-8B等经典模型和大型语言模型（LLM）在内的各种文本表示方法。研究结果表明，基于Transformer的嵌入方法显著优于传统方法，经过微调的e5_large模型达到了0.866的最高F1分数。这项工作强调了将LLM…
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AblateCell 代理可自动执行细胞存储库验证和消融研究
研究人员开发了 AblateCell，一个旨在系统地验证和归因 AI 虚拟细胞存储库中性能提升的代理。该代理首先通过自动配置环境和解决数据问题来复现现有基线，确保可复现性。然后，它执行闭环消融，生成隔离变异的图谱，以识别关键组件及其对性能的影响。AblateCell 在三个生物存储库中成功恢复了地面真实关键组件，从而能够直接在代码库上进行更具可扩展性的验证。