一、life2vec模型的诞生与功能 这款名为life2vec的“算命”AI模型，通过洞察数百万人的生活数据，打造出了一个令人惊叹的预测工具。life2vec筛选了丹麦国家的多个数据库，涵盖了600万人口的就业、健康等诸多数据，并结合收入、社会福利、工作职位和病史等元素，然后通过合成语言转换为生活经历。例如：“Agnes于2010年...
上图显示,将 Life2vec 应用于生命序列不仅允许研究人员预测早期死亡率,而且具有足够的通用性,足以捕捉个性的细微差别)。 Life2vec 在所有项目上的得分都高于 RNN,但只有在项目 2 和 3 上差异有统计学意义。为这一特定任务而训练的 RNN 也能够提取个性周围的信号,这一事实凸显出,尽管变压器模型很强大,但使 Life...
在个性预测任务上，life2vec 可以达到 0.6 的皮尔逊相关系数，表明它可以很好地捕捉人类的个性差异。除了预测任务，life2vec 还可以用来探索人类生活的各种特征和规律，比如：life2vec 可以发现，不同的生活事件对人类命运的影响是不同的，有些事件是正面的，有些事件是负面的，有些事件是中性的。例如，结婚、生子...
研究人员表示，这款名为“Life2vec”的模型可以通过强大的机器学习算法，分析构成个人生命的事件序列，预测包括寿命、疾病风险、未来收入等各种重大生活事件。报告显示，该模型预测死亡的准确率高达78%，比当下其他AI模型或者保险公司使用的方法高了11%。论文第一作者苏恩·莱曼表示，“我们使用ChatGPT背后的技术（即...
life2vec 模型 研究人员使用 transformer 模型来形成个人生活的紧凑表征。研究人员称研究人员的深度学习模型为 life2vec。 Life2vec 模型基于 transformer 架构。由于其压缩上下文信息的能力以及考虑时间和位置信息,Transformer 非常适合表征生命序列。 Life2vec 的训练分为两个阶段。首先,研究人员通过同时使用 (1) 一个...
人工智能与生命预测：AI “life2vec”震撼科学界 近日，丹麦科学家研发出“life2vec”AI模型，令人震惊的是，通过分析约600万人的生活数据，该模型成功预测了35至65岁人群未来4年的死亡时间，准确率高达78%。这一研究成果于《自然·计算科学》期刊公开发表，在科学界引发广泛讨论。丹麦数据解析与AI预测主要作者苏内...
研究人员根据 2008 年至 2016 年间每个人的生活故事训练了这个名为“life2vec”的模型,该模型在这些故事中寻找模式。接下来,他们使用该算法来预测 2020 年丹麦国家登记册上是否有人死亡。 该模型的预测准确率为 78%。它确定了导致过早死亡风险增加的几个因素,包括收入低、接受过心理健康诊断以及男性。该模型的失误...
如同研究语言模型一样，Life2vec模型通过捕捉生命序列中的复杂模式来进行预测，并在测试中展示了其优于其他当前方法的强大预测能力。模型不仅能够预测如意外死亡这样的极端事件，还能在捕捉个性细微差异方面展现出色的性能。研究数据的来源是丹麦约600万人口的健康和劳动力数据，这为Life2vec模型构建个体生命轨迹的序列级别...
经过初步训练，Life2vec在预测个性和死亡时间方面表现出色，甚至超过了其他高级神经网络。这种预测能力源自对大量历史数据的深入分析和学习。“我们使用这个模型来解决一个基本问题：在多大程度上我们可以根据你过去的条件和事件来预测你未来的事件？对我们科学上来说令人兴奋的不仅仅是预测本身，而是使模型能够提供如此精确...