Cartesia发布H-Net新版本，DNA分词效率提升
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Cartesia发布H-Net新版本，DNA分词效率提升
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AI 综述
Cartesia 推出 H-Net 新版本，可从原始核苷酸自学习 DNA 分词。Albert Gu 称，H-Net 是分层网络（H-Nets）的迭代，在受控的 scaling law 实验中效率提升 3-5 倍，在更大规模下用约 10 倍更少的数据和算力达到与在 11T tokens 上训练的开源模型相当的水平。 Hani Goodarzi 补充称，H-Net 在 prokaryotes 上训练后，零样本在人类基因的密码子边界处切分，并在 tRNA 中降到单字母，计算效率约高 6 倍。Goodarzi 提到自己今年早些时候曾与 Gu 合作开发 dnaHNet。
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最新进展10月29日 20:43
Cartesia 推出 H-Net 新版本，可从原始核苷酸自学习 DNA 分词报道时间线
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10月29日
- Hani GoodarziCartesia 推出 H-Net 新版本，可从原始核苷酸自学习 DNA 分词
Hani Goodarzi 分享了 Albert Gu 介绍的 Cartesia H-Net 新版本，并提到自己今年早些时候曾与 Gu 合作开发 dnaHNet。Gu 称 H-Net 是分层网络（H-Nets）的迭代，在受控的 scaling law 实验中效率提升 3-5 倍，在更大规模下用约 10 倍更少的数据和算力达到与在 11T tokens 上训练的开源模型相当的水平。Goodarzi 补充说，H-Net 从原始核苷酸自学习分词，在 prokaryotes 上训练后零样本在人类基因的密码子边界处切分，并在 tRNA 中降到单字母，计算效率约高 6 倍。
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