TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14747 · May 25

#python#deep_learning#intel#machine_learning#neural_network#pytorch#quantization Intel Extension for PyTorch boosts the speed of PyTorch on Intel hardware, including both CPUs and GPUs, by using special features like AVX-512, AMX, and XMX for faster calculations[5][2][4]. It supports many popular large language models (LLMs) such as Llama, Qwen, Phi, and DeepSeek, offering optimizations for different data types and easy GPU acceleration. This means you can run advanced AI models much faster and more efficiently on your Intel computer, with simple setup and support for both ready-made and custom models. https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch

Results

1 similar post found

Search: #googledeepmind

当前筛选 #googledeepmind清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8784 · 10/15/2025, 07:39 PM

🧬Gemma C2S-Scale 27B помогла учёным найти новый способ борьбы с раком Исследователи из Google Research и Calico применили эту модель, чтобы анализировать активность генов в клетках и искать вещества, усиливающие иммунный отклик против опухолей. В чем сложность: многие опухоли остаются «холодными» - иммунная система их «не замечает». Чтобы обратить это, нужно вызвать экспрессию антигенов (antigen presentation), но делать это точно, только там, где уже есть слабый иммунный сигнал, но не всем клеткам подряд. Gemma смогла предсказать, что комбинация препарата silmitasertib (ингибитор CK2) и низкой дозы интерферона повышает экспрессию MHC-I - это делает “холодные” опухоли более заметными для иммунной системы. 🔬 Результаты лабораторных тестов подтвердили прогноз модели: - совместное применение действительно усилило работу антигенов примерно на 50 % и это может стать основой для новых видов иммунотерапии. Главное достижение: ИИ не просто ускорил анализ данных, а сформулировал новую научную гипотезу, которая нашла подтверждение в реальных экспериментах. Это пример того, как большие модели выходят за рамки генерации текста - они начинают открывать новые лекарства и механизмы действия. 🟠Подробнее: https://blog.google/technology/ai/google-gemma-ai-cancer-therapy-discovery 🟠Статья: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.04.14.648850v2 🟠Github: https://github.com/vandijklab/cell2sentence @ai_machinelearning_big_data #AI#GoogleDeepMind#BioTech