- 资讯公开站rss_arxiv_cs_ai
通过嵌入式编码改进大语言模型的医学计算能力
Improving Medical Calculation of LLMs with Embedded Coding
arXiv:2609.31908v1 公告类型：新 摘要：大语言模型（LLM）在医学考试和问答基准上表现良好，但在需要精确数值输出的医学计算任务上仍不可靠。这些计算支撑着用药剂量、器官功能评估和预后评分等高风险决策，即使很小的误差也可能带来严重的临床后果。我们提出 MedCode，一个通过训练 LLM 生成嵌入式可执行代码来改进医学计算的框架。给定临床情境，模型识别相关计算器，提取其输入变量，并生成一段将算术运算委托给确定性解释器的脚本…
- 资讯公开站rss_arxiv_cs_ai
面向昂贵进化优化的排名可靠教师引导适应度近似：一项TinyML架构搜索研究
Rank-Reliable Teacher-Guided Fitness Approximation for Expensive Evolutionary Optimization: A TinyML Architecture Search Study
arXiv:2609.30553v1 公告类型：新 摘要：昂贵的进化搜索并不总是需要对每个候选个体进行精确的适应度估计。它往往只需要对一个更简单的问题给出可靠答案：哪个候选个体更好？我们通过教师引导学习NSGA-II（TGL-NSGA-II）来满足这一需求，这是一个用于带约束的微型机器学习（TinyML）神经网络架构搜索的低保真框架。一个预训练教师将样本组织为由难度和类别共同定义的分层。随后，每个候选个体都要经过KD-Lite，即在紧凑…
- 资讯公开站CNX Software
Brainchip AKD1500 M.2 与 PCIe 边缘 AI 卡、BrainBoard 1500 SPI 模块售价 99 美元起
Brainchip AKD1500 M.2 and PCIe Edge AI cards, BrainBoard 1500 SPI module now available for $99 and up
摘要显示，Brainchip 基于 AKD1500 神经形态协处理器推出多款硬件平台：7 月底发布 129 美元的 M.2 B+M Key 开发卡，8 月推出 99 美元的 BrainBoard 1500 模块，近日开售 149 美元的 PCIe 开发卡。AKD1500 主频 5 至 400 MHz，配备 1MB 片上本地内存，可在低于 300 mW 功耗下提供 800 GOPS 算力，并支持片上自适应学习，无需云端。
意义：低功耗神经形态加速卡以 99 美元起售，为边缘端本地学习与超低功耗 AI 推理提供低成本硬件选项。
- 资讯公开站Entrepreneur
企业不需要更多软件，而是需要能适应变化的软件——AI如何实现这一点
Your Business Doesn’t Need More Software — It Needs Software That Adapts. Here’s How AI Is Making That Possible.
摘要指出，SaaS（软件即服务）解决了企业的一个问题，但又带来了新的问题。AI技术能够帮助解决这个问题，使软件能够适应企业需求的变化，而不是让企业不断增加新的软件。
意义：对开发者而言，AI驱动的自适应软件是未来趋势，可减少企业软件堆栈的复杂性，提升效率。
