新研究称吃盐多是天生的 由基因决定 改不了
网易科技讯11月15日消息,据国外媒体报道,新研究指出,人们对食物咸度偏好不同并不是后天养成的习惯,而是先天基因的影响。一项新研究表明,特定的基因会使部分人的味蕾对苦味特别敏感,从而导致这部分日常消耗的食盐量是建议摄入食盐量的两倍。研究人员指出,人体摄入过多的钠会导致高血压、心脏病和中风等疾病发生的风险增加。此前有研究指出,携带TAS2R38基因共同变异体的人会排斥诸如西兰花以及黑叶蔬菜等健康食品,因为这些
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网易科技讯11月15日消息,据国外媒体报道,新研究指出,人们对食物咸度偏好不同并不是后天养成的习惯,而是先天基因的影响。一项新研究表明,特定的基因会使部分人的味蕾对苦味特别敏感,从而导致这部分日常消耗的食盐量是建议摄入食盐量的两倍。研究人员指出,人体摄入过多的钠会导致高血压、心脏病和中风等疾病发生的风险增加。此前有研究指出,携带TAS2R38基因共同变异体的人会排斥诸如西兰花以及黑叶蔬菜等健康食品,因为这些
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在很多人的认知中,健康离不开清淡饮食清淡饮食离不开少盐少油,这几乎成为了当今的“常识”。在2020年4月,一篇发表在期刊《Nature》上的论文公布了一个违背上述常识的结论:高盐饮食可以激活免疫监测,抑制实验小鼠肿瘤的生长。但相关研究蓬勃发展,或许这个结论会像瑞维拓所经历的一样,最终迎来新突破。
纵观生成式AI领域中的两个主导者:自回归和扩散模型。一个专攻文本等离散数据,一个长于图像等连续数据。通讯作者为一二作的导师StefanoErmon,他是斯坦福计算机科学系副教授。
有研究表明,5年后1分钟或只有59秒,除非人类采取行动,否则全球将面临计时危机这将扰乱从计算机网络到金融市场等方方面面。最近美国加州大学圣地亚哥分校的科学家通过模拟发现,由于受全球气候变暖的影响,南北极冰盖正在大规模融化,改变了地球形状,导致地球自转减速比之前更快。因此科学家建议增加一个负闰秒,不过由于从来都没有过负闰秒,因此对全球言都是一项艰巨的任务。
【新智元导读】Anthropic发布最新研究,发现Claude3Opus的说服力与人类大致相当,该成果在评估语言模型说服力方面迈出了重要的一步。人工智能模型在对话说服力方面表现如何?对这一问题大家可能都心存疑惑。Anthropic也表示,他们已经采取了一系列措施来降低Claude被用于破坏性事件的风险。
在当今时代,随着科技的快速发展,人们开始越来越担忧科技可能带来的灾难性后果。英国批准的基于CRISPR基因编辑技术的疗法,用于治疗两种遗传性血液疾病——镰状细胞病和β地中海贫血,是一个典型例子。这不仅是科学家和政策制定者的责任,也是每一个公民应该关注的问题。
为什么有人只睡4小时也很精神你睡8小时还困?且从报道来看,成功人士似乎睡眠都很少,这其中有什么科学道理吗?通过每天在同一时间上床睡觉和醒来,你可能能够实现更深的睡眠。
据“零重力实验室”公众号消息,近日,洲际航天科技宣布与阿布扎比港务局签署协议,计划在阿联酋共同建设一个名为“阿布扎比航天城”的航天生态链核心项目,北京零重空间技术有限公司将为该项目提供卫星设计制造、遥感数据处理与应用等服务。
美国马萨诸塞州总医院近日成功地为一名62岁的男子Slayman进行了猪肾移植手术,使他成为世界上首位接受这种实验性手术的活人。经过长达4个小时的精细操作,医生们成功地将经过基因编辑的猪肾植入了Slayman的体内,目前他已经康复出院。医学团队将密切关注他的身体状况,以确保移植肾脏能够长期稳定地工作。
在长期环境和社会风险的驱动下,光伏已成为未来实现可持续发展最重要的可再生能源之一。制造环节生产的水耗、电耗则提醒着光伏企业需要重视碳排放和“三废”管理,这也是光伏企业在主动做好ESG建设过程中的重要内容。大全能源董事长徐广福指出,在积极落实国家“双碳”战略的大背景下,公司将统筹推进通过数字化、智能化生产装置和闭环式运行工艺制备高质量、低能耗、低成本的高纯多晶硅产品的产业化建设,将绿色低碳的理念融入光伏产业全生命周期。
微软研究人员挑战了语言模型预训练的传统方法,该方法在训练语料库中的所有token上均匀应用下一个token预测损失。他们提出了一种新的语言模型称为RHO-1,该模型利用选择性语言建模。SLM可以扩展到监督微调,以解决数据集中的噪声和分布不匹配,并通过训练一个强调帮助性、真实性和无害性的参考模型来获得在预训练期间获得本地对齐的基本模型。
RAGFlow是一个开源的RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,基于深度文档理解,提供流线型的RAG工作流程,适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型(LLM)提供真实的问答能力,支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务,可以将文本翻译成表情组合,增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发,旨在通过表情符号的力量,让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎,它不仅搜索网络,还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法,如相似性搜索和嵌入,来优化结果,并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源,确保您始终获得最新信息,同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链,由ModelScope提供支持,能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体,并在不同设置中生成个人肖像(支持多种风格)。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力,支持多种风格,以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目,旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程,减少因网络问题导致的中断,它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式,包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理,专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理,帮助用户浏览网页,而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V(零样本)18%,展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code(简称Infra Copilot)是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文,允许专业人员使用自然语言表达需求,并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码(IaC)的开发过程,还确保了跨环境和项目的一致性,加速了新团队成员的上手和学习过程,显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目,旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发,通过结合最新的大型语言模型,增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法,它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验,为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下,模拟出对新颖交互(如外力或代理操作)的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性,推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台,提供HuggingFace模型的免费加速下载,解决大模型下载缓慢和断开的问题,支持高达4M/s的下载速度,大幅减少等待时间,提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型,它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K,展示了SOTA(State of the Art)大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数,并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术,实现了在长文本上的高效学习。此外,它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建,以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包,使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型,用于各种任务,包括基础模型(例如 CLIP 和 LLM)、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型,并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持,丰富的社区活动,以及开放共享的合作环境,旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型,它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构,利用不同的3D表示方法,允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制,从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架,它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留,并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型,通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序,可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字,并根据父母的喜好进行学习,为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别,然后选择以下两个选项之一:名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好,并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持,包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等,帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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