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微软Start团队近期发布了一项创新性的AI天气预测模型，该模型基于数据驱动，能够精确预测接下来一个月的气候状况。这一突破性研究提升了预报的准确度，并且在计算效率上实现了重大改进。该模型融合了五个人工智能模型和三种深度学习框架，通过学习历史气象数据，以理解并预测复杂的天气模式。据论文显示，新AI模型在预测7天内的天气时，对比目前最准确的欧洲中期天气预报中心（ECMWF）模型，准确度提升了17%，即使是预测未来4周的天气，也高出4%。此外，微软的模型在计算效率上超越了传统的NWP/ECMWF模型，能够在单个NVIDIA ...

神经失语症严重影响生活，但深度学习和脑机接口（BCI）技术的进步为开发神经语音假肢提供了可能性。纽约大学的研究人员开发了一种新型可微分语音合成器，使用轻量级卷积神经网络将语音编码为可解释的参数，如音高、响度和共振峰频率。此系统可以将神经信号映射到这些参数，重构出自然的语音，尤其适用于小数据量情况。研究发表在《Nature Machine Intelligence》上，展示了高准确性和因果操作的能力，可用于左、右脑半球的语音解码。

北京大学与火山引擎的联合团队在CLIC视频压缩挑战赛中荣获双料冠军，展示了中国在深度学习视频压缩技术的领先地位。团队开发了一种创新的“传统-智能混合解决方案”，结合了传统压缩技术和深度学习的优势。传统编码模块采用非对称四叉树划分技术，增强了编码效率，而智能编码模块则利用深度学习的环路滤波技术提升了视频质量。此外，他们还提出了一种增强型环路滤波网络，利用预测信息、划分信息等多种增强数据，提高了深度学习模型的滤波效果。火山引擎多媒体实验室在此次大赛中表现出色，不仅连续两年在高码率和低码率赛道夺...

bGPT，全称为字节GPT，是一种创新的深度学习模型，专注于处理二进制数据和模拟数字世界。与传统语言模型不同，bGPT能理解和操作二进制数据，扩展了深度学习在二进制领域的应用。该模型由微软亚洲研究院、清华大学及中央音乐学院共同研发，尤其在音乐领域的应用展示了其独特性。bGPT通过预测连续字节序列来理解和生成二进制数据，能够实现音频、图像等不同数据格式间的转换。在音乐转换任务中，如ABC记谱法与MIDI的互换，bGPT表现出高精度。此外，bGPT还能模拟CPU状态变化，模拟硬件行为的准确性超过99.99%。这一创新模型为未...

《scDisInFact：深度学习解纠缠框架，助力单细胞RNA测序数据分析》 乔治亚理工学院的研究团队推出scDisInFact，这是一种创新的深度学习工具，专门针对单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中的批次效应和条件效应建模。scDisInFact能有效分离这两种效应，实现批次效应去除、关键基因检测和扰动预测三大功能。通过在模拟和实际数据集上的测试，scDisInFact表现出优于现有单一任务方法的性能，为多批次、多条件scRNA-seq数据的整合和预测提供了更全面、准确的解决方案。

彩讯股份于2月21日透露，在对AI技术持续关注与研究的基础上，企业已广泛应用多模态AI于内外部业务的运营及内容创新上。借助Transformer结构的大型语言模型进行文本生成，利用图文结合模型实现图生文的应用，并运用扩散模型构建图像生成系统。此外，公司还在深入挖掘多模态AI技术的潜在应用，特别是在数字人领域，通过深度学习驱动的3D建模、动画设计以及语音合成就技术，打造更生动、智慧且具有高度交互性的虚拟形象，将其成功落地到客户服务、教育培训、日常办公等多个场景之中。