理论

编译 | 紫罗最近，研究人员能够从少量血液样本中测量数千种血浆蛋白，这为广泛的数据提供了新的维度，可以增进我们对人类健康的了解。例如，SomaLogic 公司已经开发出测量 10,000 多种蛋白质的方法，而赛默飞世尔的 Olink 检测方法可以从少至 2 μl 的样本中检测 5400 多种蛋白质。当这些丰富的数据与来自大型患者群体的其他信息层（例如英国生物库从 50 万名参与者那里获得的基因、健…

编辑 ｜ ScienceAI近日，认知智能全国重点实验室、中国科学技术大学陈恩红教授团队，科大讯飞研究院 AI for Science 团队发布了论文《ChemEval: A Comprehensive Multi-Level Chemical Evaluation for Large Language Models》，介绍了新研发的一个面向化学领域大模型能力的多层次多维度评估框架 ChemEva…

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在大模型时代，谷歌 2017 年开创性论文《Attention Is All You Need》中提出的 Transformer 已经成为主流架构。然而，刚刚一家由 MIT 计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 前研究人员共同创立的初创公司 Liquid AI 却走出了不一样的路线。Liquid AI 表示他们的目标是「探索构建超越生成式预训练 Transformer (GPT) 基础模型的…

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图灵奖三巨头之一 Yann LeCun 又和别人吵起来了，这次是 Noam Brown。Noam Brown 为 OpenAI o1 模型的核心贡献者之一，此前他是 Meta FAIR 的一员，主导了曾火遍一时的 CICERO 项目，在 2023 年 6 月加入 OpenAI  。这次吵架的内容就是围绕 o1 展开的。众所周知，从 AI 步入新的阶段以来，OpenAI 一直选择了闭源，o1 的发布…

世界模型是当前的热点话题。我这里分享的题目是 “图形计算到世界模型”，作为抛砖引玉，试图挖掘和展示图形计算和世界模型两者之间可能建立的紧密内在联系。GAMES 这个平台上的报告，主要是为了交流，鼓励大胆提出想法，引发讨论，而不是单纯的宣读一些既有成果。所以，我为此做了一些调研和思考，期待通过这个报告，能激发更多关于图形计算如何助力构建更精准世界模型的深入讨论。近年来，AIGC 领域的大模型技术取得…

编辑 | KX蛋白质去噪扩散概率模型用于从头生成蛋白质骨架，但其在引导生成具有序列特异性属性和功能特性的蛋白质方面存在局限。为了克服这一限制，华盛顿大学 David Baker 团队，开发了一种基于 RoseTTAFold 的序列空间扩散模型 ProteinGenerator (PG)，可同时生成蛋白质序列和结构。从噪声序列表示开始，PG 通过迭代去噪生成序列和结构对，并以所需的序列和结构蛋白质属…

技术应该是大脑的插件，而不是计算机病毒。技术应该是什么样子？我们知道乔布斯有「为改变混乱繁杂而生的现代简约主义」的设计理念。所以苹果提供的科技产品都是简洁的。可斯人已逝，如今我们身边的科技产品似乎又进入了复杂与不实用的怪圈之中。近日，知名 AI 领域学者 Andrej Karpathy 发表了自己对于产品哲学的看法，引发了人们的讨论。                           Andre…

编辑 | 萝卜皮人工智能（AI）的一个关键挑战是：如何创建能够通过「探索新领域」、「识别复杂模式」和「揭示海量科学数据中隐藏的联系」来自主推进科学理解的系统。在最近的工作中，麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）原子与分子力学实验室（LAMM）的研究人员提出了 SciAgents，一种可以整合利用三个核心概念的方法：（1）使用大规模本体知识图谱来…

编辑 | 紫罗大语言模型 (LLM) 在各个领域和任务中都表现出了卓越的能力，突破了我们在学习和认知方面的知识界限。最新模型 OpenAI 的 o1 脱颖而出，成为第一个使用思维链 (CoT) 技术和强化学习的 LLM。虽然 o1 在一般任务中表现良好，但它在医学等专业领域的表现仍然未知。目前医学 LLM 的基准通常集中在一定范围内，例如知识、推理或安全，这使得在复杂的医学任务中对这些模型进行全面…

编译 | 紫罗近日，中国科学院近代物理研究所（IMP）副研究员吕冰锋、湖州师范学院王永佳教授和巴黎萨克雷大学的研究人员，利用机器学习方法研究原子核低位激发态的能量和电磁跃迁几率，在探索原子核壳演化研究中取得重要进展。研究揭示了锡-100 的双幻（double-magic）性质以及氧-28 中幻数 20 的消失。相关研究发表在《Physics Letters B》上。论文链接：。20 世纪 30 年…

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指令调优（Instruction tuning）是一种优化技术，通过对模型的输入进行微调，以使其更好地适应特定任务。先前的研究表明，指令调优样本效率是很高效的，只需要大约 1000 个指令-响应对或精心制作的提示和少量指令-响应示例即可。本文中，来自斯坦福大学的研究者更进一步探索了这样一种想法，即指令遵循甚至可以隐式地从语言模型中产生，即通过并非明确设计的方法产生。本文发现了两种执行隐式指令调优的…

编辑 | 萝卜皮变构药物为现代药物设计提供了一条新途径。然而，识别隐蔽的变构位点是一项艰巨的挑战。四川大学蒲雪梅教授、邵振华研究员团队提出了一种先进的计算流程，结合残基驱动的混合机器学习模型（RHML）和分子动力学（MD）模拟，成功识别出了变构位点、变构调节剂，并揭示了它们的调控机制。具体而言，在 β2 肾上腺素能受体（β2AR）中，团队发现了位于残基 D79^2.50、F282^6.44、N31…

编辑 | ScienceAI随着全球糖尿病患病率的逐年攀升，糖尿病已成为全球范围内极具挑战的公共健康问题。据统计，全球约有 10% 的人口受到糖尿病的影响。到 2045 年，全球糖尿病患者人数预计将攀升至惊人的 7.83 亿。然而，由于糖尿病医生短缺、医疗资源分布不均以及患者自我管理能力的不足，糖尿病的管理和治疗仍面临重重困难。如何高效、智能化地管理糖尿病，已成为当前医学界和科技界共同关注的重要课…

编辑 | KX9 月 23 日，IBM 与 NASA 合作发布了一个用于天气和气候的新型通用 AI 模型 Prithvi WxC，该模型可以在台式计算机上运行，且开源。Prithvi WxC 具有 23 亿参数，使用 MERRA-2 数据集的 160 个变量开发而成。Prithvi WxC 采用创新的 Transformer 架构。研究人员在一系列具有挑战性的下游任务上测试了该模型，即：自回归滚动…

如山姆・奥特曼所言，AI 绝非谷歌搜索或家庭作业助手的偶尔替代品，而是将改变人类的进步——当然，一定是朝着更好的方向。今天凌晨，OpenAI CEO 奥特曼罕见地发表了一篇长文博客，标题为《智能时代》（The Intelligence Age）。推特浏览量已经突破了 100 万。奥特曼对 AI 的发展给出了令人难以置信的预言，并宣传了 AI 改变世界的潜力。他表示：AI 绝对不是谷歌搜索或家庭作业…

编辑 | 萝卜皮在医学显微图像分类（MIC）领域，基于 CNN 和 Transformer 的模型得到了广泛的研究。然而，CNN 在建模长距离依赖关系方面存在短板，限制了其充分利用图像中语义信息的能力。相反，Transformer 受到二次计算复杂性的制约。为了解决这些挑战，南京农业大学、国防科技大学、湘潭大学、南京邮电大学、苏州大学组成的联合研究团队提出了一个基于 Mamba 架构的模型：Mic…

9月21日，记者在2024云栖大会上获悉，阿里巴巴达摩院计算技术实验室提出了一种基于结构保持网络的AI视觉算法，可将高动态范围（HDR）场景图像自动转换为低动态范围（LDR）图像并保持其纹理细节，在常规显示设备上的图像质量相比业界提升7%。HDR图像同时包含强光源照射下的极亮区域和阴影、逆光下的极暗区域，容易出现明亮区域过曝、或者黑暗区域纯黑的情况，必须经过宽动态技术处理才能适配常规显示设备。传统…

自从 OpenAI 的 o1 问世以来，它强大的推理能力就承包了 AI 圈近期的热搜。不需要专门训练，它就能直接拿下数学奥赛金牌，甚至可以在博士级别的科学问答环节上超越人类专家。展示 o1 实力的 demo，我们看了不少，评估 o1 表现的评测，全网比比皆是，关于 o1 技术路线的讨论也如火如荼，引发了广泛的关注和深入的思考。不过 o1 背后的故事，还鲜为人知，那些在幕后默默付出的团队成员们，他们…

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自我纠正（Self-correction）是大语言模型 (LLM) 非常重要的能力，但人们发现这种能力在现代 LLM 中基本上很少存在。现有的训练自我纠正的方法要么需要多个模型，要么依赖于更强大的模型或其他形式的监督。我们如何才能让 LLM 具备自我纠正能力？之前的研究要么依赖于提示工程，要么依赖于专门用于自我纠正的微调模型。但前者通常无法有效地进行有意义的内在自我纠正，而后者基于微调的方法需要在…