OpenBayes
OpenBayes 一周速览丨对标GPT-4o! BAGEL统一处理多模态数据理解和生成任务； 专为软件工程任务设计, Devstral自主处理复杂工程问题
该模型旨在统一处理文本、图像、视频等多模态数据的理解与生成任务。MedGemma-4b-it 专为医疗图像与文本的联合分析设计，采用了 SigLIP 图像编码器，该编码器经过专门预训练，使用的数据涵盖去标识化的医学图像，包括胸部 X 光、皮肤病图像、眼科图像和组织病理切片。该模型在推理基准测试中表现出强大的性能，可与 DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B、Seed1.5-Thinking 等大型 MoE 模型和 Nemotron-Ultra-253B-v1 等更大的密集模型相媲美。
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【论文阅读】Multi-Class Cell Detection Using Spatial Context Representation
本文提出了一种新颖的细胞检测与分类方法MCSpatNet，首次通过多任务学习显式引入空间上下文信息。该方法采用Ripley的K函数从多类别、多尺度角度描述局部细胞密度分布，并通过深度聚类技术融合细胞形态特征与空间上下文。实验在乳腺癌、肺癌和结直肠癌三个数据集上验证，结果表明该方法在细胞分类任务上显著优于现有先进方法。主要创新点在于：1) 将空间统计函数引入细胞识别任务；2) 设计空间上下文预测模块；3) 提出深度聚类模块促进特征融合。该方法为数字病理学中的自动化诊断提供了新思路。
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- 大模型与Agent智能体
- 本人专注于大模型智能体强化学习技术领域，从零开始构建GPT大模型及DeepSeek模型，系统掌握大模型预训练、SFT微调、强化学习微调（RLHF）、推理优化微调等技术体系，累计创作2054篇技术博客，覆盖Transformer、Rasa、LangGraph、AI机器学习算法实践、Spark大数据工程应用等前沿领域，内容总阅读量达353万次。
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