标签：– 深度学习模型

第一段 OpenAI 近期在其开发者 API 中发布了一个全新的升级版推理模型——o1-pro。这款新模型相较于之前的 o1 版本，使用了更多的计算资源，从而提供了更高质量的响应效果。根据官方介绍，o1-pro 的功能非常全面，支持视觉处理、函数调用以及结构化输出，并且与响应和 Batch API 完美兼容。不过，随着计算能力的提升，该 API 的价格也水涨船高。每百万输入 token（约等于 75 万个单词）收费为 150 美元，而每百万输出 token 的费用更是高达 600 美元。可以说，这是 OpenAI 历史上最为昂贵的模型之一。 第二段 在与其他自家模...

整理后的 #（由多段落组成） 新浪财经App的喜娜AI助手通过北京市生成式人工智能服务登记，正式上线了两项创新功能：喜娜AI摘要和个股公告AI解读。这标志着AI技术在财经信息服务领域的进一步突破。 喜娜AI摘要：高效提炼财经资讯核心要点 在信息爆炸的时代，用户每天需要处理海量的财经资讯。喜娜AI摘要应运而生，为用户提供快速、精准的信息提炼服务。通过新浪财经App浏览资讯时，用户可以直接点击标题下方的默认入口，使用喜娜AI摘要功能。该功能能够对财经新闻、文章等进行分析，提取关键信息，并以简洁明了的方式呈现...

人类必需蛋白（Human Essential Proteins, HEP）对个体的生存和发育至关重要。然而，传统的实验方法鉴定 HEP 通常成本高昂且耗时。此外，现有的计算方法主要在细胞系水平上预测 HEP，但 HEP 在活体人类、细胞系和动物模型中存在显著差异。为此，北京大学的研究团队开发了一个基于序列的深度学习模型——蛋白质重要性计算器（Protein Importance Calculator, PIC），通过微调预训练的蛋白质语言模型，实现了对 HEP 的全面预测。 PIC 模型不仅在预测性能上远超现有方法，还能够在人类、细胞系和小鼠三个层面上进行全面预测。研...