本研究提出Glimpse方法,解决了零-shot LLM生成文本检测中白盒方法无法使用强大专有模型的问题。实验结果表明,Glimpse与Fast-DetectGPT和GPT-3.5结合,AUROC平均值约为0.95,提升幅度达51%。
本文提出了一种基于无监督的基于图的排名模型,用于提取科学文献的摘要。该方法在PubMed和arXiv数据集上的结果表明,在自动指标和人工评价方面优于强无监督基线,与许多基于监督学习的方法相当。这些结果表明,篇章结构中的模式是确定科学文章重要性的强有力信号。
GLIMPSE是一种用于计算机断层扫描的局部处理神经网络,通过仅使用与像素周围邻域相关的测量结果,以重建像素值。它在分布内测试数据上表现与成功的卷积神经网络相当或更好,在分布外的样本上表现明显优于它们,并且几乎独立于图像分辨率的内存占用。
Progress update: Our latest AlphaFold model shows significantly improved accuracy and expands coverage beyond proteins to other biological molecules, including ligands.
本文介绍了三种关键词监控工具:Glimpse起价49美元/月,Ahrefs和Mention覆盖全面。使用Glimpse可以研究趋势以获得额外优势。
This week, Slalom announced that it was the first “Microsoft Partner to have a Microsoft 365 Copilot offering available now in AppSource.” This one sentence beautifully captures three major trends...
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