美新泽西理工团队研发机器学习模型EarlyDetect,利用Transformer分析太阳声学活动与磁场变化数据(SDO),提前识别太阳活动区形成前兆。活动区浮现虽仅数小时,完整发展需1至数天,该模型有望为空间天气预报提供更早补充信息。
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ClinicalNLP
这是一个用于医疗健康领域文本分类的自动训练模型,专注于识别健康社会决定因素(SDOH)相关内容。
kenobi
首个应用于NASA SDO任务数据的视觉Transformer模型,用于太阳活动区分类