


„KI-Suche' testen: Die intelligente Suchfunktion von Douyin wird erweitert
Douyin hat kürzlich eine neue Funktion namens „AI Search“ in seiner Haupt-App getestet. Als eine der beliebtesten Kurzvideoplattformen in China hofft Douyin, den Benutzern durch diesen auf künstlicher Intelligenz basierenden Such-Q&A-Dienst schnelle, genaue und umfassende Antworten bieten zu können Die Funktion „Suchen“ im Programm befindet sich auf der Suchoberfläche neben anderen Suchdiensten wie Produkten, Gruppenkäufen, Benutzern und Videos. Benutzer müssen lediglich relevante Fragen oder Informationen in „AI Search“ eingeben, um Antworten zu erhalten, die durch intelligente Suchtechnologie generiert werden. Diese Antworten stammen nicht nur aus hochwertigen Videos zu Douyin, sondern enthalten auch Informationen von Websites Dritter und stellen Sprunglinks bereit, damit Benutzer weitere Details und Erklärungen anzeigen können. Darüber hinaus kann „AI Search“ auch relevante Fragen bereitstellen, die basierend auf den Fragen des Benutzers von Interesse sein könnten
Douyins „AI Search“-Funktion markiert für Douyin einen wichtigen Meilenstein auf dem Weg in die Ära der intelligenten Suche. Es bietet Benutzern nicht nur ein bequemeres, effizienteres und intelligenteres Sucherlebnis, sondern auch neue Möglichkeiten und Herausforderungen für Entwickler. Durch „AI Search“ können hochwertige Videoinhalte als Referenzquelle für Antworten verwendet werden, wodurch mehr Bekanntheit und Traffic erzielt und Ersteller motiviert werden, weiterhin wertvollere Inhalte zu erstellen

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Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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