微分動的因果ネットワーク:モデル構築、同定、およびグループ比較
TL;DR脳システムの病態生理学的モデル化における課題に対し、EEGデータから直接微分因果ネットワークを構築する手法が提案されました。この手法は、神経集団の平均的な振る舞いを記述する結合回路に基づき、階層的な混合効果モデルを採用しています。
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TL;DRRedSageは、プライバシーリスクを回避しつつ多様なセキュリティ業務を支援するために開発された、オープンソースのサイバーセキュリティ特化型LLMである。118億トークンの専門データによる事前学習と、エージェントベースのパイプラインで生成された26.6万件の指示データによる調整を経て、既存モデルを上回る性能を実現した。
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TL;DRRedSageは、プライバシーリスクを回避しつつ多様なセキュリティ業務を支援するために開発された、オープンソースのサイバーセキュリティ特化型LLMである。118億トークンの専門データによる事前学習と、エージェントベースのパイプラインで生成された26.6万件の指示データによる調整を経て、既存モデルを上回る性能を実現した。
TL;DR脳システムの病態生理学的モデル化における課題に対し、EEGデータから直接微分因果ネットワークを構築する手法が提案されました。この手法は、神経集団の平均的な振る舞いを記述する結合回路に基づき、階層的な混合効果モデルを採用しています。
TL;DR脳システムの病態生理学的モデリングにおける課題を解決するため、EEGデータから直接微分因果ネットワークを構築する新しい手法が提案されました。この手法は、神経集団の平均的な振る舞いを記述する結合回路に基づき、階層的な混合効果モデルを用いて個体間の差異を扱います。
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