Miguel Fernandez-De-Retana
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1 天有情绪数据
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开放语言模型在西班牙住院医师资格考试中接受测试
一篇新发表在arXiv上的研究探讨了开放语言模型在西班牙MIR住院医师资格考试中的能力。研究人员评估了四种参数量从80亿到270亿不等的模型，评估了它们的准确性、不确定性、推理能力和图像使用情况。参数量较大的模型表现出具有竞争力的性能，有可能排在前列，但它们的置信度与准确性并不总是相关。医学微调提高了置信度，但降低了整体准确性，并且模型给出正确答案的推理并不总是临床上合理的。此外，移除或更改提供的图像并未影响模型的性能。
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新的图方法可准确识别阴谋论叙事
研究人员开发了一个新颖的框架来分析对立叙事，该框架区分了批判性言论和协调一致的阴谋论。该方法利用 BERT 编码器提取实体交互图，然后使用异构图 Transformer 进行分类。该系统在 PAN 对立叙事基准测试上取得了最先进的性能，参数数量明显少于以前的模型，同时还通过反事实推理提供可解释性，以识别驱动话语的关键实体。
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联邦学习在医疗生存分析领域展现潜力 · 追踪2个来源
一篇新论文评估了联邦学习在医疗生存分析中的应用，特别是在跨多个机构的乳腺癌数据集上。该研究使用FedAvg、FedProx和FedAdam等联邦优化策略，比较了三种生存模型（Cox比例风险模型、DeepSurv和Random Survival Forest）。结果表明，联邦学习方法在保护患者隐私的同时，其性能可以媲美甚至超越集中式方法。Random Survival Forest模型在准确性和鲁棒性方面取得了最佳平衡，其性能受到客户端…
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研究诊断因果方法在基因调控网络推断中失效的原因
一项发表在arXiv上的新研究调查了从单细胞RNA测序数据推断基因调控网络的因果方法与相关方法的有效性。研究人员发现，虽然因果方法在理想条件下表现出色，但其优势会被滴落和潜在混淆变量等特定数据病理所抵消。该研究进行了6120次受控实验，分析了七种不同的病理如何影响六种推断方法，为方法开发和应用提供了实用指导。