RL-L1:以极小规模追平临床领域最佳水平的连续时间模型
在真实ICU数据上,我们的连续时间模型以远小于标准基线的规模实现相当性能——以时间作为输入而非事后标注的理念得到验证。
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来自实验室各团队的研究笔记、产品更新、合作动态与责任工作。
在真实ICU数据上,我们的连续时间模型以远小于标准基线的规模实现相当性能——以时间作为输入而非事后标注的理念得到验证。
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我们的记忆层在存储量增长至一百万实体时,多跳检索的P@5精度维持在1.00——从五万到一百万,零衰减。
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具备合规与审计端点的持久化多租户记忆桥接层,作为一等公民原生支持——测试全覆盖,检索质量完整保留。
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一种发育式训练器,通过接地、纠错、绑定与巩固,以远少于传统方法的样本学习概念——且不会遗忘。
了解更多我们的底层架构项目致力于经典室温硅芯片,将计算实现为弯曲测地线流——硬件弛豫即模型推理,协同设计。
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本站每一项论断背后都有可证伪的测试——当测试结果为否时,我们如实报告否定结论。这种严谨本身就是我们的产品。
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