Video wird geladen...

Video konnte nicht geladen werden

Zur Startseite

New research with Tsinghua University: Spatial-TTT. A framework for streaming visual-based spatial intelligence with test-time training (TTT). Spatial-TTT adapts fast weights to capture and organize spatial evidence from long video streams, enabling models to build structured 3D spatial memory over time. Highlights: 🔹Efficient streaming memory. Fast weights act as...

20,792 Aufrufe • vor 3 Monaten •via X (Twitter)

0 Kommentare

Keine Kommentare verfügbar

Kommentare vom Original-Post werden hier angezeigt

Ähnliche Videos

ทำไมผู้หญิงชอบหลงทาง อ่าน Google Maps ไม่ออก บางคนจำทางเก่ง เดินไปไหนก็ไม่หลง แต่บางคนต่อให้เปิดแผนที่ก็ยังงงว่าต้องเลี้ยวซ้ายหรือขวา นี่คือเรื่อง Spatial Memory หรือความจำเชิงพื้นที่ของสมอง Spatial Memory คือความสามารถในการจำตำแหน่ง วัตถุ และเส้นทางรอบตัว สมองส่วน Hippocampus จะสร้าง “แผนที่ในหัว” หรือ Cognitive Map ให้เราใช้ในการนำทาง หากสมองส่วนนี้ไม่แข็งแรง เราจะหลงทางง่าย และอาจเป็นสัญญาณเริ่มต้นของสมองเสื่อม วิธีฝึก Spatial Memory 1.สังเกต Landmark รอบตัวเวลาเดินทาง 2.วาดแผนที่ในหัว หรือหมุนแผนที่ให้ตรงกับทิศทางที่เราเดิน 3.ออกกำลังกายแบบแอโรบิกเพื่อกระตุ้น Hippocampus 4.นอนหลับเพียงพอและลดความเครียด เพื่อให้สมองเรียนรู้ทิศทางได้ดีที่สุด การฝึก Spatial Memory ไม่ใช่แค่ช่วยให้ไม่หลงทาง แต่ยังเป็นการป้องกันสมองเสื่อมในอนาคต #BrainLongevity #TheLongevist #หมออั๋น #longevity

The Longevist

283,914 Aufrufe • vor 10 Monaten

🚀 Introducing scGPT-spatial! 🧬🌍 A game-changing spatial-omic foundation model, built on the powerful scGPT framework with MoE (mixture of experts) and continually pretrained on a massive 30 million spatial single-cell profiles! 🧠 What’s the challenge? Spatial transcriptomics is next-level complex—not only must we model single-cell/spot profiles, but we also need to capture intricate spatial relationships while handling diverse sequencing protocols (imaging-based vs. sequencing-based). 🔥 Why scGPT-spatial? ✨ A Spatial-omic Foundation Model with Continual Pretraining – Built on scGPT’s robust initialization, it unlocks spatial context in tissues. ✨ SpatialHuman30M Dataset – The largest curated dataset: 30M profiles from Visium, Visium HD, Xenium, and MERFISH across 821 slides. ✨ Revolutionary MoE Decoders – A cutting-edge Mixture of Experts (MoE) architecture for protocol-aware gene expression decoding. ✨ Spatially-Aware Training Strategy – A neighborhood-based masked reconstruction approach to capture complex cell-type colocalization. ✨ Multi-Modal & Multi-Slide Integration – Seamless clustering & spatial domain identification across slides and modalities. ✨ Cell-Type Deconvolution & Gene Imputation – Unlocks cross-resolution & cross-modality harmonization with fine-tuned embeddings. 📄 Read the preprint: 💻 Explore the code/weights: #SpatialTranscriptomics #SingleCell #AIResearch #MachineLearning #SpatialData Huge shoutout to the incredible PHD students Chloe (ChloeXWang) and Haotian (Haotian Cui) for leading this groundbreaking project! 🎉 Massive thanks to our amazing co-authors Andrew, Ronald, and Hani (Hani Goodarzi) from Arc Institute—this work wouldn't have been possible without you! 👏

Bo Wang

58,991 Aufrufe • vor 1 Jahr