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摘要

作者讨论了他们2021年用于分类科学出版物的神经网络如何被像Jev和Qwen 27b这样的新AI模型所取代。

2021年,我训练并发布了一个专门的基于字符的深度神经网络,用于分类科学出版物,训练数据为25,000,000篇摘要,我们停止了训练,因为性能不再提升。 仅仅5年之后!这项工作已被Jev和Qwen 27b完全取代。 Jev本质上是一个万能分类器。这可能会非常非常方便!
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缓存时间: 2026/09/17 10:29

2021年,我曾训练并发布了一个专门基于字符的深度神经网络,用于分类科学出版物。该模型使用了2500万篇摘要进行训练,最终因性能不再提升而停止迭代。

仅仅5年之后!这项工作已完全被Jev和Qwen 27b取代。

Jev本质上是一个通用分类器,这可能会非常非常便捷!

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Maxime Rivest 推出了 Science, Made Readable,这是一个免费的开源网站,利用经过微调的小型 Qwen 3.5 模型(9B、4B、0.8B)将开放获取的科学论文改写为通俗易懂的语言,面向普通读者。这些模型可以在家用的 RTX 3090 和租用的 H100 上运行。评审模型对 9B 模型的评分为 7.8/10,略高于 GPT-6 Luna(7.5),但低于 Claude Opus(8.5),每篇论文的成本约为半美分。