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Ulugbek Shernazarov
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AI模型从后期扫描中重建早期疾病状态
研究人员开发了一种新颖的深度学习模型，能够反向预测疾病进展，旨在从后期患病扫描中重建早期、更健康的解剖状态。这种方法解决了现有仅向前模型的一个局限性，这些模型通常会错过阿尔茨海默病等疾病的关键潜伏期。提出的两阶段模型利用3D向量量化自编码器和神经常微分方程来学习连续时间动态，在基准数据集上成功重建了未见的先前状态，并在阿尔茨海默病患者的MRI上表现优于基线方法。
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多智能体大语言模型研究解耦拓扑与多样性以用于情感检测
研究人员探讨了如何在低资源多语言情感检测中解耦多智能体大语言模型（LLMs）的拓扑与多样性。通过独立研究推理拓扑和智能体间多样性的来源，他们发现并行学习的专业化在 Qwen2.5-14B-Instruct 和 Llama-3.1-8B-Instruct 模型上均取得了最佳结果。研究还表明，智能体区分方法对性能的影响比拓扑本身更大，这表明这些因素应联合评估。