Lausanne
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2 天有情绪数据
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CECAM研讨会后发布原子机器学习生态系统路线图
一篇新论文概述了开发强大的原子机器学习（ML）生态系统的战略路线图。该论文源于在洛桑CECAM的讨论，探讨了将ML集成到原子模拟中的问题，强调了在以数据为中心和基于物理的方法之间进行选择的挑战，以及使软件适应现代硬件。它提出了长期目标和具体行动，以促进一个可持续且有影响力的原子ML社区。
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原子机器学习生态系统路线图论文在CECAM会议后发表
一篇新论文概述了开发原子机器学习生态系统的战略路线图，解决了将数据驱动的机器学习技术整合到科学模拟中的问题。该论文强调了在平衡基于物理和以数据为中心的方法、为现代硬件调整软件以及协调社区工作方面面临的挑战。它总结了2026年1月在洛桑举行的CECAM会议的讨论内容，旨在促进一个可持续且有影响力的原子机器学习生态系统。
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VesselBridge3D框架适应基础模型以实现低数据3D血管分割
研究人员开发了VesselBridge3D，一个旨在改进医学影像中3D血管分割的新框架，特别是在数据稀疏的情况下。该框架使用轻量级3D适应模块来适应现有的基础模型，如DINOv3、MedSAM和MedGemma。VesselBridge3D展示了显著的性能提升，在仅有五个训练样本的情况下，比最先进的方法提高了30%，并在应对域偏移方面表现出卓越的鲁棒性。
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Apertus LLM 团队在瑞士招聘人工智能研究工程师
Apertus LLM 团队正在瑞士洛桑招聘人工智能研究工程师，加入其 FOSS（自由及开源软件）计划。理想的候选人应具备软件、数据和机器学习工程方面的经验，并对大型模型的训练后技术（如 SFT 和 RL）特别感兴趣。