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病理学中的人工智能首先需要数字基础设施，而不仅仅是算法
据 NovoPath 首席执行官 Promise Okeke 称，人工智能在病理学领域的未来取决于强大的数字基础设施，而不仅仅是先进的算法。虽然基础模型和算法可以分析切片并识别异常，但它们的有效性在很大程度上依赖于底层的数字系统。这包括确保从创建之初就具有准确的标本身份链，并建立一个闭环系统，将人工智能的输出整合回实验室信息系统（LIS）以获得可操作的见解。没有这种基础性的数字基础设施，人工智能在病理学领域的潜在价值就无法完全实现，实…
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新的TextDART方法提高了视觉文本生成的准确性
研究人员开发了一种名为TextDART的新方法，该方法使用一种缺陷感知、区域定向的奖励模型来改进视觉文本生成。该方法通过独立评估图像中各个文本区域的语义正确性和字形质量，解决了当前强化学习技术的局限性。通过提供细粒度、区域精确的反馈，TextDART及其相关的SCANNER系统在PolyText-Bench等基准测试中实现了文本准确性和字形保真度方面的最先进性能。
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Sequoia 投资 Scanner，后者利用 AI 在数秒内搜索安全日志
Sequoia Capital 已投资 Scanner 公司，该公司正在开发一种用于对象存储的新型日志搜索引擎。他们的技术能够在一秒钟内搜索 PB 级安全数据，解决了传统 SIEM 系统的高成本和局限性。这项进步有望实现新一代由 AI 驱动的安全运营，代理可以快速访问海量的历史日志数据来迅速调查威胁。