Connect with us

Tech

Google DeepMind présente AlphaCode 2 : un système d’intelligence artificielle qui utilise la puissance du modèle Gemini pour faire des progrès significatifs en matière d’excellence dans la programmation compétitive.

Published

on

Google DeepMind présente AlphaCode 2 : un système d’intelligence artificielle qui utilise la puissance du modèle Gemini pour faire des progrès significatifs en matière d’excellence dans la programmation compétitive.
https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode2/AlphaCode2_Tech_Report.pdf

Le domaine de l’apprentissage automatique a connu des progrès étonnants dans la production et l’ingestion de données textuelles. Cependant, les nouvelles innovations en matière de résolution de problèmes se limitent à des problèmes de calcul et de programmation relativement simples. La programmation compétitive, une évaluation rigoureuse des compétences en programmation qui oblige les concurrents à rédiger des solutions de programmation à des problèmes complexes dans un laps de temps limité, nécessite beaucoup de pensée critique, de raisonnement logique et une compréhension globale des algorithmes et des concepts de programmation.

Dans une version récente, Google DeepMind, visant à résoudre l’intelligence et à faire progresser le domaine de la programmation compétitive, a introduit AlphaCode 2. En tant qu’avancée d’AlphaCode, un jeu rapide qui nécessite précision et rapidité, AlphaCode 2 a placé la barre plus haut et a changé les règles. Du jeu. Ce système d’intelligence artificielle (IA) est basé sur le puissant modèle Gemini créé en 2023 par l’équipe Gemini de Google, qui constitue une base solide pour ses capacités de raisonnement et de résolution de problèmes de pointe.

L’équipe a expliqué que l’architecture AlphaCode 2 est basée sur de puissants modèles de langage étendus (LLM) et un système avancé de recherche et de reclassification spécialement conçu pour la programmation compétitive. Il se compose d’un ensemble de modèles de politique qui produisent des échantillons de code, d’un mécanisme d’échantillonnage qui favorise la diversité, d’un mécanisme de filtrage qui supprime les échantillons incompatibles, d’un algorithme de clustering qui supprime la redondance et d’un modèle de notation qui sélectionne les meilleurs candidats.

READ  Le concept de Sportbike chinois Jedi Vision K750 entrera bientôt en production

La première étape du processus est le modèle Gemini Pro, qui constitue la base d’AlphaCode 2. Il passe par deux cycles de réglage fin à l’aide de la cible d’entraînement GOLD. Le premier cycle se concentre sur une nouvelle version de l’ensemble de données CodeContests avec un grand nombre de problèmes et d’exemples de code générés par l’homme, et produit par conséquent un ensemble de modèles raffinés, chacun spécifiquement adapté pour résoudre les nombreuses difficultés rencontrées dans la programmation compétitive.

AlphaCode 2 a utilisé une stratégie d’échantillonnage complète et délibérée. Le système génère jusqu’à un million d’échantillons de code par défi et améliore la diversité en définissant de manière aléatoire le paramètre de température pour chaque échantillon. Des échantillons C++ de haute qualité pour AlphaCode 2 ont été utilisés avec l’aide de Gemini.

Après évaluation, AlphaCode 2 a démontré ses capacités lors d’un récent test sur la plateforme Codeforces, une arène bien connue pour la programmation compétitive. AlphaCode 2 a pu répondre à 43 % des problèmes en seulement dix tentatives. Par rapport à son prédécesseur, AlphaCode, qui traitait 25 % de problèmes en plus dans des circonstances similaires, cela représente une amélioration significative. AlphaCode 2 se situe désormais dans le 85e centile en moyenne, battant le concurrent moyen et fonctionnant à un niveau que l’on pensait auparavant au-delà des capacités des systèmes d’IA.

En conclusion, AlphaCode 2 est un développement étonnant en matière de programmation compétitive qui démontre comment les systèmes d’IA peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes difficiles et ouverts. La réussite du système représente une avancée technologique et une possibilité pour les humains et les programmeurs d’IA de travailler ensemble pour repousser les limites de la programmation.

READ  Le réalisateur de Final Fantasy 14 exposé aux critiques s'il n'est pas "offensant"

Vérifier la papier. Tout le mérite de cette recherche revient aux chercheurs de ce projet. N’oubliez pas non plus de vous inscrire Nous avons plus de 33 000 ML SubReddit, 41 000+ communautés Facebook, Chaîne Discorde, Et Courrieloù nous partageons les dernières nouvelles en matière de recherche sur l’IA, des projets intéressants en matière d’IA et bien plus encore.

Si vous aimez notre travail, vous allez adorer notre newsletter.

Tanya Malhotra est une étudiante de dernière année de premier cycle à l’Université des études sur le pétrole et l’énergie de Dehradun, étudiant un B.Tech en ingénierie informatique avec une spécialisation en intelligence artificielle et apprentissage automatique.
Elle est passionnée par la science des données et possède une bonne pensée analytique et critique, ainsi qu’un vif intérêt pour l’acquisition de nouvelles compétences, la direction de groupes et la gestion du travail de manière organisée.

Continue Reading
Click to comment

Leave a Reply

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Tech

KeeperRL, un mélange ambitieux de Dwarf Fortress et Dungeon Keeper, atteint 1,0 après onze ans

Published

on

KeeperRL, un mélange ambitieux de Dwarf Fortress et Dungeon Keeper, atteint 1,0 après onze ans

En 2014, KeeperRL a réalisé quelques versions alpha et une campagne de financement IndieGogo réussie, qui devait s'achever cette année-là. Ensuite, l'ambitieux jeu Dwarf Fortress-lite ou Dungeon Keeper a fait son chemin à travers le processus Steam Greenlgiht voté par les joueurs, à quel point son développeur a décidé, pourquoi ne pas travailler sur ce jeu pendant un certain temps plus longtemps.

Dix ans et des dizaines de mises à jour plus tard, KeeperRL vient d'atteindre la version 1.0.

(suite…)

READ  Les histoires Instagram sont prêtes à affronter TikTok en passant en mode portrait; Voici ce que vous obtiendrez
Continue Reading

Tech

Les sous-types moléculaires associés à l'infiltration de cellules immunitaires et à la signature génétique prédisent le pronostic des patients atteints d'ostéosarcome

Published

on

Les sous-types moléculaires associés à l'infiltration de cellules immunitaires et à la signature génétique prédisent le pronostic des patients atteints d'ostéosarcome

ML était associé au pronostic des patients atteints de SG

Dans notre étude, l'algorithme anti-MCP et l'analyse de régression de Cox univariée et univariée ont été réalisés pour identifier les cellules immunitaires associées à la survie. Les résultats de l'analyse de régression univariée de Cox ont montré que la ML était une cellule immunitaire associée à la survie des patients atteints de SG (Figure 1A). De plus, l'analyse de Kaplan-Meier a indiqué qu'un faible niveau de ML était associé à un mauvais pronostic des patients atteints de SG (p = 0,033, Figure 1b).

Figure 1

Le ML était associé à un mauvais pronostic chez les patients atteints de SG. (une) Analyse univariée de Cox de six cellules immunitaires et de deux cellules stromales basée sur la base de données TARGET. (B) L'analyse de Kaplan-Meier a montré que le niveau de ML était significativement associé au pronostic des patients.

Analyse des DEG et des voies de signalisation potentielles entre deux sous-groupes

Un total de 435 DEG ont été identifiés après analyse DEG (Figure 2A,B). Par rapport au LML, 101 gènes ont été régulés positivement et 334 gènes ont été régulés positivement dans le groupe HML. Dans le terme processus biologiques (BP), ces DEG étaient impliqués dans la régulation de l'activation des lymphocytes, de l'activation des lymphocytes T, de la régulation positive de l'activation des lymphocytes T, de la régulation de l'activation des lymphocytes T, de l'adhésion des cellules leucocytaires, etc. En termes de composants cellulaires (CC), les DEG étaient impliqués dans la face externe de la membrane plasmique, la membrane des granules sécrétoires, les granules riches en ficoline-1, la synapse immunitaire, le complexe NADPH oxydase, etc. Dans le terme fonctions moléculaires (MF), les DEG étaient significativement enrichis en liaison aux glucides, en liaison aux récepteurs de cytokines, en liaison aux cytokines, en activité des récepteurs de cytokines, en activité des récepteurs de cytokines CC, etc. Au cours du terme KEGG, les DEG étaient principalement enrichis en lignée de cellules hématopoïétiques, en différenciation ostéogénique, en interaction cytokine-récepteur de cytokine, en voie de signalisation du récepteur des cellules B, etc. (Figure 3).

Figure 2
Figure 2

Identification des DEG entre les sous-groupes LML et HML. (une) Tracé du volcan illustrant les DEG entre les sous-groupes LML et HML. Les points verts représentent des gènes régulés négativement, tandis que les points rouges représentent des gènes régulés positivement. (B) Le graphique Heatmap représente les 50 meilleurs scores entre les sous-groupes LML et HML.

figure 3
figure 3

Analyse d'enrichissement des DEG. (une) Les graphiques à bulles représentaient les résultats GO et KEGG. Le diagramme de réseau représente les termes GO-BP associés à l'immunité et à l'inflammation (B) et les voies KEGG (C). Les nœuds bleus représentent les termes des voies GO-BP ou KEGG, et les nœuds rouges représentent les gènes impliqués dans les voies.

Infiltration de cellules immunitaires

Nous avons analysé le statut immunitaire entre les sous-groupes LML et HML pour déchiffrer le microenvironnement immunitaire du système d'exploitation. Comme le montre la figure 4A, par rapport au groupe HML, le score stromal, le score immunitaire et le score de classement ont diminué dans le groupe LML (s<0,01), tandis que la pureté tumorale était significativement augmentée dans le groupe LML (s<0,01). Par rapport au groupe HML, les niveaux de cellules endothéliales, de cellules dendritiques myéloïdes, de lignée de monocytes, de lignée B, de lymphocytes T et de lymphocytes T CD8 étaient significativement diminués dans le groupe LML (s<0,05) (Figure 4b).

Figure 4
Figure 4

Vue des niveaux d'infiltration de cellules immunitaires dans les deux sous-groupes. (une) Comparaisons du score stromal, du score immunologique, du score estimé et de la pureté tumorale entre les sous-groupes LML et HML. (B) Comparaisons des niveaux d'infiltration de cellules immunitaires entre les sous-groupes LML et HML. *s< 0,05, **s<0,01, et ***s<0,001.

Construire et évaluer un modèle de risque pronostique

Après une analyse de régression univariée de Cox, nous avons examiné 122 gènes associés à la survie (tableau S1). Ensuite, l’analyse de régression LASSO Cox a identifié huit gènes (CCDC26, TERT, GJA5, KRT18P28, LILRA6, PDE1B, CD180 et IL2RA) pour une analyse de régression multivariée de Cox (Figure 5A, B). Enfin, trois gènes importants associés à la survie (TERT, IL2RA et CCDC26) ont été examinés et utilisés pour créer le modèle pronostique (Figure 5C).

Figure 5
Figure 5

Créez un modèle de pronostic lié au ML. (une, B) Analyse de régression lasso. (C) Analyse de régression multivariée de Cox.

Dans l’ensemble de données TARGET, le niveau d’expression de TERT et CCDC26 était régulé négativement dans le groupe à faible risque, tandis que l’expression d’IL2RA était régulée négativement dans le groupe à faible risque. De plus, le groupe à haut risque présentait une proportion plus faible de survivants (Figure 6A). Les patients atteints de SG dans le groupe à faible risque ont présenté une survie globale plus longue que ceux du groupe à haut risque (Figure 6B, s<0,001). L'ASC de ce modèle pronostique était de 0,8 à 1 an, de 0,87 à 3 ans et de 0,85 à 5 ans (Figure 6C), et ce résultat indiquait que le modèle pronostique présentait de bonnes performances diagnostiques pour les patients atteints de SG. Nous avons également utilisé l'ensemble de données GSE21257 pour vérifier les caractéristiques de diagnostic et de pronostic du modèle de risque. Comme le montre la figure 7A, le niveau d'expression de TERT et CCDC26 était régulé négativement dans le groupe à faible risque, tandis que l'expression d'IL2RA était régulée négativement dans le groupe à faible risque. De plus, le groupe à risque comptait une proportion plus faible de personnes en vie. Les patients atteints de SG appartenant au groupe à faible risque ont présenté une survie globale plus longue que ceux du groupe à risque élevé (s= 0,025) (Figure 7b). L'ASC de ce modèle pronostique était de 0,84 à 1 an, de 0,67 à 3 ans et de 0,68 à 5 ans (Figure 7C). Ces résultats étaient cohérents avec les résultats de l’ensemble de données TARGET.

READ  Le système de notation d'origine d'Apple Maps est désormais disponible aux États-Unis
Figure 6
Figure 6

Évaluation du modèle pronostique dans la base de données TARGET. (une) Niveau d'expression de TERT, CCDC26 et IL2RA (en bas), état de survie (au milieu) et répartition des scores de risque entre les groupes à risque faible et élevé (en haut). (B) L'analyse de survie a montré la différence entre les groupes à risque faible et élevé. (C) Analyses de courbe ROC en fonction du temps du modèle pronostique.

Figure 7
Figure 7

Validation du modèle pronostique sur le jeu de données GSE21257. (une) Niveau d'expression de TERT, CCDC26 et IL2RA (en bas), état de survie (au milieu) et répartition des scores de risque entre les groupes à risque faible et élevé (en haut). (B) L'analyse de survie a montré la différence entre les groupes à risque faible et élevé. (C) Analyses de courbe ROC en fonction du temps du modèle pronostique.

De plus, un nomogramme a été créé pour faciliter davantage la prévision du pronostic des patients atteints de SG (Figure 8A). Les résultats de prédiction du nomogramme étaient très cohérents avec les patients atteints de SG observés sur la base de la courbe d'étalonnage du nomogramme (Figure 8b).

Figure 8
Figure 8

Créez le graphique. (une) Les métastases et le score de risque ont été utilisés pour créer le nomogramme. (B) Graphique de la courbe d'étalonnage.

Analyse des interactions des gènes pronostiques

En utilisant la base de données GeneMANIA, nous avons réussi à construire un réseau d'interactions protéiques pour les gènes signatures (TERT et IL2RA). Grâce à cette analyse, nous avons détecté un total de 20 gènes qui interagissent avec des gènes de signature (Figure 9A). Une analyse d'enrichissement fonctionnel a été réalisée sur ces 22 gènes. Les résultats obtenus à partir de l'analyse d'enrichissement ont montré que ces gènes sont principalement associés à la régulation des télomères, au maintien des télomères, à l'infection par le virus de la leucémie à cellules T humaines 1, à la différenciation des cellules Th1 et Th2, etc. 9B).

Figure 9
Figure 9

Analyse de l'interaction entre les gènes de signature. (une) Réseau de co-expression de gènes signature. (B) Analyse d'enrichissement fonctionnel des gènes exprimés par GO et KEGG.

Relation entre les gènes associés au modèle de risque et le microenvironnement tumoral (TME)

Nous avons effectué une analyse des niveaux d'expression des gènes TERT et IL2RA dans les cellules associées au microenvironnement tumoral au sein de l'OS, à l'aide de la base de données TISCH. Nos résultats ont montré que l'IL2RA présentait un niveau d'infiltration plus élevé dans les cellules cDC1, les monocytes et les cellules M2 (Figure 10).

Figure 10
Figure 10

Les gènes associés aux profils de risque étaient exprimés dans des cellules pertinentes pour le microenvironnement tumoral. Niveaux d'expression de TERT (une) et IL2RA (B) dans les cellules associées au microenvironnement du système d'exploitation à l'aide de la carte thermique de l'ensemble de données GSE162454.

Le modèle pronostique a le potentiel de discriminer les patients atteints de SG métastatique

Comme le montre la figure 11a, par rapport au groupe à haut risque (TARGET, 58,54 % et GSE21257, 17,25 %), aucun cas de métastases (TARGET, 90,25 % et GSE21257, 58,34 %) n'a été observé dans le groupe à faible risque. De plus, par rapport au groupe métastatique, le score de risque était plus faible dans le groupe non métastatique (s< 0,01, figures 11b, c). De plus, les résultats de l'analyse ROC ont montré que les performances diagnostiques du modèle pronostique pour prédire les métastases étaient respectivement de 0,659 et 0,705 pour TARGET et GSE21257 (Figure 11D, E). Ces résultats ont montré que le modèle de risque peut prédire la malignité chez les patients atteints de SG.

Figure 11
Figure 11

Évaluer la capacité d'un modèle pronostique à prédire la malignité chez les patients atteints de SG. (une) Comparaisons de l'incidence des métastases et de l'absence de métastases dans les groupes à faible et à haut risque. (B) Comparaisons du score de risque dans les groupes métastatiques et non métastatiques. (C) Analyse ROC des performances diagnostiques dans la prédiction des métastases dans le système d'exploitation.

Continue Reading

Tech

L'Hermès Arceau Mon Premier Galop donne vie à un design ludique en soie

Published

on

L'Hermès Arceau Mon Premier Galop donne vie à un design ludique en soie

La maison française Hermès a commencé à fabriquer des montres dès 1912, mais ce n'est qu'en 1978 qu'elle a lancé son propre design distinctif. Ce design est l'Arceau, créé par le prolifique directeur artistique de la marque Henri d'Origny. Une montre ronde en quelque sorte, mais avec une touche subtile : le nom Arceau traduit et s'inspire des formes d'étriers de l'univers équestre préféré de la Maison. Le boîtier circulaire est encadré par des cornes asymétriques et la collection est immédiatement reconnaissable aux chiffres incurvés destinés à évoquer le galop d'un cheval en mouvement. Considérez-le comme un classique de l’horlogerie réalisé à la manière d’Hermès.

Plus de quatre décennies plus tard, l'Arceau est devenue une toile emblématique de l'horlogerie Hermès. La collection est régulièrement transformée pour inclure certaines des expériences créatives les plus amusantes et inhabituelles de la marque. Il existe des complications poétiques, comme Le Temps Suspendu, qui « fige » l'affichage de l'heure sur simple pression d'un bouton, ou Le Temps Voyageur, qui réinvente magnifiquement l'affichage des différents fuseaux horaires. Ce sont souvent quelques-uns des meilleurs exemples de prouesses horlogères d’Hermès.

Hermès Arso Moon Premier Galop
La construction en forme de scie de l'Arceau Mon Premier Gallop est composée de 30 pièces de cuir, de fil de soie et d'émail.

David Marchon, d'Hermès

Mais l’une des autres façons dont Arceau incarne le savoir-faire obsessionnel au cœur de la maison réside dans ses créations artistiques. La marque s'inspire généralement de ses créations existantes de foulards en soie. C'est une vaste gamme de matières : il existe plus de 2 000 modèles depuis la soie Carré Introduites dans la maison en 1937, plus de 75 000 couleurs distinctes ont été créées, enregistrées et utilisées dans le processus de sérigraphie.

Hermes Moon Premier Galop
Imprimé Mon Premier Galop de Tong Ren dans sa forme originale en châle en soie cachemire.

Avec l'aimable autorisation d'Hermès

Cette année, la marque a créé une délicieuse réinterprétation du design Mon Premier Galop de l'artiste d'origine chinoise Tong Ren. Il s'agit d'une représentation presque naïve d'un cheval faisant ses premiers pas, d'où son nom. Dans sa forme originale de châle, le motif est imprimé sur un mélange de cachemire et de soie, avec des textures imprimées qui évoquent le penchant de l'artiste pour l'artisanat traditionnel tel que les paniers en osier et les chapeaux de paille tressés.

Hermès Arso Moon Premier Gallop a une expérience pratique
Les fils de soie sont façonnés et posés.

David Marchon, d'Hermès

Désormais en tant que montre, ces idées ont été concrétisées grâce à une combinaison de savoir-faire artistique appliqué au cadran Arcea Mon Premier Gallop. Il existe la greffe de cuir, où différents morceaux de cuir sont découpés selon des formes et des tailles précises pour s'adapter au motif plus grand, comme s'il s'agissait de pièces d'un puzzle. Ces morceaux de cuir sont coupés à une épaisseur d'un demi-millimètre seulement. On y retrouve également des fils de soie dans les tons bleu et or, soigneusement disposés et sertis pour compléter les pièces en cuir. Pour obtenir les bleus et jaunes brillants du ciel et du soleil, des couches d'émail sont appliquées avec un pinceau à main pour créer des couleurs translucides qui contrastent avec les grains et les textures du cuir et de la soie.

Le niveau d'art dépasse presque le luxe du boîtier de la montre, qui est en or blanc 18 carats et parsemé de 82 diamants sur la lunette. L'Arceau Mon Premier Galop ajoute la touche finale au savoir-faire maroquinier d'Hermès : un bracelet en cuir de veau saphir bleu Swift assorti à la palette de couleurs du cadran.

READ  Le réalisateur de Final Fantasy 14 exposé aux critiques s'il n'est pas "offensant"
Continue Reading

Trending

Copyright © 2023