综艺节目:别让“算法”限制艺术想象
个人行为推荐等混合算法,为用户推送综艺节目及其花絮片段;用户在平台上的点赞、评论、转发等互动行为所形成的大数据又反作用于综艺节目的内容生产和平台的内容推荐,促使综艺节目调整节目内容方向、人物设定、剧情发展,也促使平台基于用户数据进一步完善算法推荐,如此形成内容生产的算法闭环。
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
TCG模型中的两类菌群分别为基础菌群和致病菌群,前者负责纤维发酵和丁酸盐(butyrate)生产,有助于维持肠道健康;后者则与毒力和抗生素抗性相关,可能在特定情况下推动疾病进展。通过人工智能模型和随机森林算法,研究成功预测了四种不同疾病对免疫治疗的个性化反应,显示该方法不仅可以识别核心微生物组,还可用于个性化营养建议...
上万年轻人用AI写遗嘱,新世相如何在AI时代制造流行?
我们刷小红书、抖音,也有AI推荐算法,但这个推荐它是从一个有限的内容池中筛选出最符合你兴趣的东西推荐给你。今天的推荐算法还是受限于现有的内容供给,而未来可能会出现一种情况:供给可以零成本无限生成,推荐系统就能根据你的喜好实时生成内容。AI新榜:可以这样理解吗?现在的内容供给其实还没有实现真正的“千人千面...
科研助攻|“药筛+AI”:AI 算法如何加速药物发现?|MCE
1.AI算法可以筛选庞大的生物数据库,以前所未有的速度和高精度识别潜在的药物靶点。2.通过分析从基因组到临床的所有数据,AI工具可以精确定位在疾病进展中起关键作用的分子和生物途经,为研究人员提供关于潜在治疗干预措施的宝贵见解。3.同时基于AI筛选技术对大型的化合物库数据进行快速的筛选,以识别最有可能与...
像人类一样学习,基于信息瓶颈构建类脑算法新形态
1.当下流行的神经网络都将神经元的传递简化为开关操作,但这是不正确的。脉冲神经网络试图通过脉冲序列和时间编码的方式,模拟生物神经元的动态活动和时间依赖性。2.新的训练脉冲神经网络的算法——基于信息瓶颈的学习模型,通过模拟人类和生物的学习方式,允许系统在接收实时反馈的同时进行学习,并首次将工作记忆和突触...
“推荐算法”究竟是什么?这篇科普报告帮你快速了解
麻省理工学院(MIT)在2021年发布的十大突破技术(10BreakthroughTechnologies)中指出,TikTok推荐算法能够使普通人发的内容有机会受到名人般的关注并流行起来,这是内容公平性的体现;而需求较为小众、细分的用户,也能看到符合自己兴趣的内容,则是用户角度公平性的体现(www.e993.com)2024年10月25日。
数字社会|人类学怎样研究算法?
导论:算法对人类学的挑战这里是算法的一个定义:算法是满足条件指令(if-thenconditionals)的标准化方法,通常使用布尔二进制值,在电路上运行,根据不同的自由度自动执行。这样的定义对社会科学家来说几乎没什么帮助,对其他任何人而言亦然。说算法做某些事是什么意思呢?人类学以及更广泛而言的社会科学应该期望从...
张健|论我国平台用工算法的法律规制:反思与重构
然而,用工算法内部构成复杂、高度流变、非中立性的特征导致了算法趋严的“类问题”,而现有各项措施缺乏清晰可行性、措施之间缺乏路径和力度的一致性、整体上缺乏灵活性,不能从根本上加以解决。根据算法正义理论,我国规制体系仅针对算法趋严的具体表现加以规制,而没有意识到该问题的本质并非被讨论最多的算法黑箱、算法...
疾病风险动态预测模型方法前沿进展与精准预防 | 科技导报
预测因子类型预测模型的构建,首先是预测因子的筛选。候选预测因子类型多样(图1),包括但不限于:群体特征(如环境暴露、气候变化、社会经济因素、公共卫生政策等),个体宏观特征(如人口统计学特征、人体测量、生命体征、个人病史等),物理检查特征(如X射线、超声检查、核磁共振、心电图等)和个体微观特征(如实验室测量指...
万字综述(下):大语言模型将为神经科学带来哪些前所未有的机会?
将LLM辅助注释作为一种补充方法,将其与传统的自上而下的方法(例如,由领域专家手动分类)和基于规则(例如,预定义算法对数据点分类)的解决方案相结合,是我们可以同时利用专家经验带来的知识和LLMs从数据中获得的新见解的一种方式,这是一种真正能够“为自己说话”的数据形式。