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Sebastian Mair
Sebastian Mair
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新框架支持离散数据原型分析 · 跟踪到2个来源
研究人员开发了一种新的原型分析（AA）框架，该框架能够有效地处理离散数据，这是对传统适用于连续数据的方法的重大改进。这种新方法支持伯努利、泊松和多项式模型，并使用具有顺序最小优化（SMO）的优化方案以提高可扩展性。该框架还包括一个交叉验证的预测似然标准，用于选择最佳原型数量，提供了一种更具原则性的模型选择方法。在RNA测序、微生物组组成和突变数据上的应用表明，它能够捕捉可解释的结构并提供稳定、有竞争力的拟合。
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研究发现：前沿AI的超数据化导致显著的可持续性成本
一篇新论文探讨了前沿AI开发中超数据化对环境的重大影响。研究强调了训练先进模型所需的海量数据集如何导致显著的可持续性成本。作者们认为，如果没有重大改变，当前AI发展的轨迹是不可持续的。