Más allá de las indicaciones: sesgo contextual eficiente y sólido para LLM de habla a través de la integración Logit-Space (LOGIC)

Resumen:En este trabajo, presentamos LOGIC (Logit-Space Integration for Contextual Biasing), un marco eficiente y robusto que opera directamente en la capa de decodificación. A diferencia de las indicaciones, LOGIC desacopla la inyección de contexto del procesamiento de entrada, lo que garantiza una complejidad de tiempo constante en relación con la duración de la solicitud.

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GeMM-GAN: un modelo generativo multimodal condicionado a imágenes histopatológicas y descripciones clínicas para la generación de perfiles de expresión genética

Resumen:La investigación biomédica depende cada vez más de la integración de diversas modalidades de datos, incluidos perfiles de expresión genética, imágenes médicas y metadatos clínicos.

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Programación lógica en redes de gráficos de conocimiento y su aplicación en el ámbito médico

Resumen: El rápido desarrollo de la investigación de gráficos de conocimiento ha aportado un gran impulso a su aplicación en muchas áreas, incluido el ámbito de la medicina y la atención sanitaria. Sin embargo, hemos descubierto que la aplicación de algunas técnicas importantes de procesamiento de información en gráficos de conocimiento aún está rezagada.

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