Новая открытая модель искусственного интеллекта H-optimus-0 для патологии: важное событие от Bioptimus

 Bioptimus Unveils H-optimus-0: A New State-of-the-Art Open-Source Foundation AI Model for Pathology

Bioptimus представляет H-optimus-0: Новая передовая открытая модель ИИ для патологии

Bioptimus, французский стартап, известный своими инновационными разработками в медицинской сфере, представил свой последний прорывной проект: H-optimus-0. Это событие является значительным вехопролетом в области искусственного интеллекта (ИИ) для патологии. Запущенный менее чем через пять месяцев после основания компании, H-optimus-0 является крупнейшей в мире открытой моделью ИИ, специально разработанной для патологии.

Ключевые особенности H-optimus-0

H-optimus-0 отличается своей обширной мощностью, имея 1,1 миллиарда параметров. Эта мощная модель обучена на обширном собственном наборе данных, включающем сотни миллионов изображений из более чем 500 000 гистопатологических слайдов, полученных из 4000 клинических практик. Этот обширный набор данных обеспечивает H-optimus-0 всестороннее понимание и способность выполнять современную диагностику в различных важных медицинских задачах, включая выявление раковых клеток и обнаружение генетических аномалий в опухолях.

Патология, тщательное исследование образцов ткани для выявления аномалий, является фундаментальным элементом диагностики заболеваний. Традиционно этот процесс тяжело полагался на опыт и мастерство патологов. Однако с увеличением сложности и объема случаев возрастает потребность в передовых инструментах, способных помочь патологам делать более быстрые и точные диагнозы. H-optimus-0 решает эту проблему, предлагая непревзойденный масштаб и производительность, обширное обучение и современные диагностические возможности.

Практические решения и ценность

Одной из ключевых особенностей H-optimus-0 является его беспрецедентный масштаб. С 1,1 миллиардом параметров, это самая крупная открытая модель ИИ, разработанная специально для патологии, обеспечивающая всесторонний анализ и высокую точность. Обучение модели на разнообразных случаях, охватывающих более чем 500 000 гистопатологических слайдов, позволяет ей эффективно обобщаться в различных диагностических сценариях. Это обширное обучение позволяет H-optimus-0 последовательно соответствовать или превосходить производительность существующих моделей, устанавливая новые стандарты в этой области.

H-optimus-0 доступен в качестве открытой модели, что способствует сотрудничеству среди исследователей, врачей и разработчиков, способствуя дальнейшему развитию ИИ в патологии. Предоставляя доступ к модели широкому научному сообществу, Bioptimus стремится ускорить разработку новых цифровых моделей и решений в патологии.

В заключение, Bioptimus посвящен созданию универсальных моделей ИИ в биологии для продвижения научных исследований и биотехнологических инноваций. Компания стремится способствовать прорывным открытиям и ускорить инновации в биомедицине и за ее пределами, используя команду мирового класса экспертов, передовые технологии ИИ и уникальные собственные данные.

Практические решения для вашего бизнеса

Если вы хотите использовать ИИ для развития своей компании и оставаться в числе лидеров, обратитесь к нам для анализа возможностей применения автоматизации и определения ключевых показателей эффективности. Мы предлагаем подходящие решения и советы по постепенному внедрению ИИ в ваш бизнес, чтобы улучшить результаты и процессы.

Попробуйте наш ИИ ассистент в продажах, который поможет вам отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…

  • TxGemma: Революция в разработке лекарств с помощью ИИ от Google

    Введение в TxGemma Разработка лекарств – это сложный и дорогостоящий процесс. TxGemma от Google AI предлагает инновационные решения для оптимизации этого процесса, что позволяет сэкономить время и ресурсы. Решение TxGemma TxGemma использует большие…

  • Открытый Глубокий Поиск: Демократизация ИИ-поиска с помощью открытых агентов рассуждения

    Практические бизнес-решения на основе Open Deep Search (ODS) 1. Автоматизация процессов Определите области, где ИИ может автоматизировать рутинные задачи, что приведет к повышению эффективности и производительности. 2. Улучшение взаимодействия с клиентами Используйте ИИ…

  • Оценка глубины изображения с использованием Intel MiDaS на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием оценки глубины через монохромное изображение Оценка глубины из одного RGB-изображения с помощью модели Intel MiDaS может значительно улучшить бизнес-процессы, такие как: Улучшение взаимодействия с клиентами через дополненную реальность. Оптимизация…

  • TokenBridge: Оптимизация токенов для улучшенной визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация визуальной генерации с помощью ИИ Введение в модели визуальной генерации Модели визуальной генерации на основе автогрессии значительно продвинулись в синтезе изображений, благодаря их способности использовать механизмы предсказания токенов, вдохновленные языковыми моделями.…

  • Колмогоров-Тест: Новый Стандарт Оценки Моделей Генерации Кода

    П practical business solutions Чтобы использовать возможности ИИ в вашем бизнесе, рассмотрите следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Ищите повторяющиеся задачи или взаимодействия с клиентами, которые ИИ может оптимизировать. Это поможет сократить время…

  • CaMeL: Надежная защита больших языковых моделей от атак

    Улучшение безопасности с помощью CaMeL Введение в проблему Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести…

  • Преобразование бизнес-процессов с помощью AI: Фреймворк PLAN-AND-ACT

    Преобразование бизнес-процессов с помощью ИИ: Рамочная структура PLAN-AND-ACT Понимание проблем Компании сталкиваются с вызовами при использовании ИИ, такими как сложность выполнения задач и адаптация к динамичным условиям. Это требует перевода пользовательских инструкций в…