RT @witcheer: TRANSLASION: Alle drei spekulativen Entwurfsmodelle für Gemma 4 wurden getestet: MTP vs. EAGLE-3 vs. DFlash. Das verwendete Modell ist 26B-A4B. Bei einem einzelnen Stream, gemittelt über drei Durchläufe, im Vergleich zu einer Basislinie von 193 Tokens pro Sekunde: DFlash 2,19x · MTP 2,13x · EAGLE-3 1,69x. Es ist ein sehr enges Rennen an der Spitze, und die Art und Weise, wie sie sich die Spitze teilen, ist der interessante Teil: MTP trifft 71 % seiner vier entworfenen Tokens. DFlash trifft nur 16 % seiner 15, entwirft aber den gesamten Block in einem einzigen parallelen Vorwärtsdurchlauf, anstatt den Entwurfsalgorithmus k-mal auszuführen, sodass es in der realen Ausführungszeit mit MTP mithalten kann. MTP gewinnt bei der Genauigkeit, DFlash bei den Entwurfskosten – dasselbe Ziel. EAGLE-3s schwererer autoregressiver Entwurf liegt zurück, da der pro-Schritt-Overhead den Gewinn bei einem kostengünstigen aktiven MoE aufzehrt. DFlash ist ein „Alles-oder-Nichts“-Modell: nahezu nutzlos bei Fließtext (1,04x), aber überlegen bei strukturiertem/wiederholendem Text (4,37x). Sein Block zahlt sich nur aus, wenn die nächsten 16 Tokens vorhersagbar sind. MTP ist der solide Allrounder. Wähle nach Arbeitslast: DFlash für Code/JSON/Logs, MTP für gemischte Texte oder Fließtext.

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#AIModeling #DFlash #EAGLE3 #Gemma4 #MTP #SpeculativeDecoding #arint_info

https://x.com/witcheer/status/2065727929003151813#m

Các mô hình AI mở (VL) đang gặp khó phân biệt giữa cấu trúc cơ bản và phụ kiện trang phục (ví dụ: "vấn đề sừng"). Gemini 3 Flash vượt trội nhờ nhận diện chính xác từng lớp. Tôi dự định tinh chỉnh Qwen 32B dựa trên chú thích của mô hình này để đạt caption chất lượng cao. Liệu Qwen có tiếp nhận được khả năng suy luận thị giác này? #AI #MáyHọc #SyntheticData #Gemini #Qwen #AIModeling #DữLiệu #HàngĐầu

https://i.redd.it/r0ec0m21vffg1.jpeg

Are you ready for our new EMBL Conference 'The expanding world of RBPs: from posttranscriptional control to riboregulation'? 🦠🧪

See what scientific organiser Matthias Hentze has to say about #EMBLRBP and how you can help shape the conference! 🧑‍🔬 Submit your abstract by 8 December and join the community 💪

💻 https://s.embl.org/rbp25-01
📆 11 – 14 March
🗺️ EMBL Heidelberg and Virtual
✍️ Abstract deadline: 8 December 2024

#RNA #dataanalysis #AImodeling #biocomputation #lifesciences #molecularbiology

Are you interested in RNA-binding proteins (#RBPs)? Then we have great news for you: our new EMBL Conference 'The expanding world of RBPs: from posttranscriptional control to riboregulation' has just opened for registrations! 🦠🧪

💻 https://s.embl.org/rbp25-01
📥 Abstract deadline: 8 December 2024
📆 11 – 14 March 2025
📍 EMBL Heidelberg and Virtual

#RNA #dataanalysis #AImodeling #EMBLRBP

Applications and Techniques of AI in Geochemical Model Building #GeochemicalAI

Hashtags: #chatGPT #AIModeling #GeochemicalAnalysis Summery: AI-driven geochemical model building is an emerging field that combines advanced AI techniques with traditional geochemical methods to create more accurate and efficient models. The process begins with the collection of geochemical data from various sources, such as soil and rock samples, water samples, and atmospheric…

https://webappia.com/applications-and-techniques-of-ai-in-geochemical-model-building-geochemicalai/

A methylation clock model of mild
SARS-CoV-2 infection provides
insight into immune dysregulation

Our results indicate that in immune-naive healthy young adults, asymptomatic and mild SARS-CoV-2 infections induced prolonged alterations of DNA methylation.

#SARSCoV2 #Methylation #dysregulation #EpigeneticState #AIModeling

https://www.facebook.com/groups/1632045180447285/permalink/3488175681500883/

https://www.embopress.org/doi/full/10.15252/msb.202211361