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数据与训练

训练侧的门道：数据集构建、合成数据、预训练与后训练方法、算力与训练成本。

2条精选相关主题论文研究部署工程模型发布

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第 1–2 条 · 共 2 条
9月8日周二
  1. Google DeepMind71

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas：人类基因组中每种可能 DNA 字母变化的预测地图

    Google DeepMind 发布了 AlphaGenome Atlas，提供人类基因组中 90 亿个单核苷酸变异的分子影响预测。该平台包含数千个分子效应预测，覆盖多个细胞类型，已在罕见病研究中验证变异功能。AlphaGenome Atlas 通过网站、AlphaGenome API 和 Google Antigravity 提供。

    推荐理由：Google DeepMind 发布了 AlphaGenome Atlas，提供人类基因组中 90 亿个单核苷酸变异的分子影响预测，并推出 AVI 分数用于变异影响评估。

9月1日周二
  1. Google Research62

    Google 发布 TimesFM-3，支持多变量零样本时间序列预测

    Google Research 发布 TimesFM-3 时间序列基础模型，参数量 330M，预训练语料超过 1 万亿个时间点，原生支持多变量预测。模型可在单次前向传播中联合预测多条相关序列并输出 9 个分位数，同时支持历史协变量与已知未来协变量，无需任务级微调。

    推荐理由：相比前代只做单变量预测，TimesFM-3 原生支持多变量与协变量输入，可用于零售、金融等实际预测任务。