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物理引导合成数据提升超声皮肤层分割效果
研究人员开发了一个新颖的框架，该框架利用物理引导的合成数据来改进高频超声（HFUS）图像的皮肤层分割。这种方法解决了深层皮肤结构（如真皮和皮下组织）的标注数据稀缺的常见限制。通过创建模拟声学皮肤模型并使用k-Wave模拟，该框架生成了带有密集层掩码的合成HFUS图像。在合成数据上预训练模型，然后在真实HFUS数据上进行微调，其性能与仅在真实数据上训练相当，并提高了几种架构的分割精度。
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研究发现 LLMs 在贝叶斯推理和信念更新方面存在困难 · 跟踪 4 个来源
近期研究表明，大型语言模型（LLMs）在一致地表示和更新概率信念方面存在困难，而这对于复杂领域中的决策至关重要。研究发现，LLMs 在处理证据时常常表现出内部不一致性，有时非贝叶斯启发式方法在下游任务中的表现优于精确的贝叶斯更新。这表明 LLMs 的内部世界模型可能被错误指定，导致认知短视和校准不当，尤其是在处理长尾事实或隐藏信息时。
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Mastodon 上讨论的 AI 生成艺术
此集群包含两条讨论 AI 生成艺术的 Mastodon 帖子。这些帖子使用了与艺术、人工智能以及肌肉和服装等特定视觉主题相关的标签。内容似乎与艺术创作有关，而不是特定的 AI 模型发布或开发。