理论

图示：登革热病毒蛋白的结构。（来源：Spyros Lytras 和 Joe Grove）编译 | 白菜叶人工智能 (AI) 正在帮助重新绘制病毒家族树。AlphaFold 生成的预测蛋白质结构和受聊天机器人启发的「蛋白质语言模型」揭示了病毒家族中的一些令人惊讶的联系，其中包括感染人类的病原体以及新出现的威胁。科学家对病毒进化的理解大多基于基因组比较。但病毒（尤其是那些基因组以 RNA 编写的病毒）…

编辑 | KXAI 已广泛用于药物发现和材料设计中的分子筛选。当前的自监督分子预训练方法往往忽略了分子的基本化学特性和物理原理。为了解决这个问题，来自清华大学的研究人员提出了一种称为分数去噪（Fractional denoising，Frad）的分子预训练框架，以学习有效的分子表示。通过这种方式，噪声变得可自定义，允许纳入化学先验，从而大大改善分子分布建模。实验表明，Frad 始终优于现有方法，在…

编译 | 白菜叶「神经网络是目前人工智能领域最强大的工具。」Perimeter Institute for Theoretical Physics 的研究员 Sebastian Wetzel 表示，「当我们将它们扩展到更大的数据集时，没有什么可以与之竞争。」然而，一直以来，神经网络都存在一个缺点。当今许多成功网络的基本构建模块被称为多层感知器（MLP）。但尽管取得了一系列成功，人类仍然无法理解基于…

编辑 | 萝卜皮人造超材料的断裂行为往往会导致灾难性的破坏，并且对裂纹扩展的抵抗力有限。相比之下，骨头和陶瓷等天然材料具有微观结构，可产生空间可控的裂纹路径，并且增韧材料对裂纹的抵抗力会提高。上海交通大学的研究人员提出了一种受自然强化机制启发的方法，旨在开发一种系统的设计方法，使损伤可编程超材料能够在细胞中具有可工程化的微纤维，从而能够在空间上编程微尺度裂纹行为。机器学习可用于提供有效的设计引擎，…

图表 1第一行：对于同一个二维码，我们可以提供不同美化风格的支持。第二行：放大图像的细节，可以看到我们的算法能得到细节丰富且自然的美学二维码。在数字世界与物理世界无缝连接的今天，二维码（QR codes）已经成为了连接这两个领域的重要桥梁。这种二维编码方式广泛应用于各类场景中，从广告到支付，再到信息传递，几乎无处不在。然而，尽管二维码在功能上表现出色，但它的外观却相对单调，通常以黑白方块为主，难以…

编辑 | KX9 月 17 日，领先的细胞编程和生物安全平台 Ginkgo Bioworks 公司宣布了两项新产品，将助力制药和生物技术公司更容易开发新药，这是在去年与 Google Cloud 宣布的合作伙伴关系的基础上推出的。与 Google Cloud 合作构建的蛋白质大型语言模型 (LLM)，是业内首创之一，它将使个人研究人员和企业公司能够利用 Ginkgo 私人数据的见解开发药物。其次，…

作者 | 莫纳什大学郑伊圳编辑 | ScienceAI大语言模型因其展现出类人般的推理、工具使用和问题解决能力而备受瞩目，此外，它在化学、生物学等专业领域也展现出深厚的理解能力，进一步提升了其应用价值。近日，哈佛大学、莫纳什大学和格里菲斯大学（Griffith University）组成的研究团队，发表最新综述《Large Language Models in Drug Discovery and…

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前些天，OpenAI 发布了 ο1 系列模型，它那「超越博士水平的」强大推理性能预示着其必将在人们的生产生活中大有作为。但它的使用成本也很高，以至于 OpenAI 不得不限制每位用户的使用量：每位用户每周仅能给 o1-preview 发送 30 条消息，给 o1-mini 发送 50 条消息。实在是少！为了降低 LLM 的使用成本，研究者们已经想出了各式各样的方法。有些方法的目标是提升模型的效率，…

北京时间 9 月 13 日午夜，OpenAI 发布了推理性能强大的 ο1 系列模型。之后，各路研究者一直在尝试挖掘 ο1 卓越性能背后的技术并尝试复现它。当然，OpenAI 也想了一些方法来抑制窥探，比如有多名用户声称曾试图诱导 ο1 模型公布其思维过程，然后收到了 OpenAI 的封号威胁。尽管如此，不过三四天时间，就已经有研究者宣称已经成功复现/开发出了与 ο1 性能差不多的推理技术，并且还不…

在 AI 领域，OpenAI 已经成了指路明灯一般的存在。随着 o1 模型的发布，全世界的 AI 工程师都开始了新一轮的学习。为了帮助大家尽快抓住重点，AI在线一直在跟进报道相关的解读，包括：北大对齐团队独家解读：OpenAI o1 开启「后训练」时代强化学习新范式张俊林：OpenAI o1 的价值意义及强化学习的 Scaling Law同时，我们也发现了其他一些有用的资源，比如在一个 Githu…

编译 | KX8 月份，Transformer 作者创业公司 Sakana AI 宣布推出 AI Scientist，声称「首个用于自动化科学研究和开放式发现的 AI 系统！」当 Sakana AI 着手创建「AI Scientist」来处理整个科学过程时，他们并不知道他们能走多远。他们创建的系统真的能够生成有趣的假设、运行实验、评估结果并撰写论文吗？参与「AI Scientist」研究的不列颠哥…

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作为计算机视觉领域最顶级的学术会议，CVPR 这几年可谓是卷疯了。据统计，从 2020 年到 2023 年，CVPR 每年的投稿数量以约 1000 篇的速度飞速增长。到了 2024 年，投稿数量首次突破了一万大关。从投稿数来看，CVPR 已经是当仁不让的「宇宙第一大会」。要知道，从 2010 年到 2016 年，这 7 年间，CVPR 的投稿量仅增加了 400 余篇。图注：在 Google Sch…

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在 AI 领域，几乎每个人都在谈论大型语言模型，其英文全称为 Large Language Models，简写为 LLM。因为 LLM 中有「Language」一词，因此，大家默认这种技术和语言密切相关。然而，知名 AI 大牛 Andrej Karpathy 却对此有着独特的见解：「大型语言模型（LLM）名字虽然带有语言二字，但它们其实与语言关系不大，这只是历史问题，更确切的名字应该是自回归 Tr…

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AI好好用报道编辑：杨文9.11和9.8哪个大还是答不对。9 月 13 日凌晨，OpenAI 又搞了个大新闻 ——推出 o1 系列模型，也就是江湖流传已久的「草莓」。这款模型到底厉害在哪，能让朋友圈刷了屏？这么说吧，它不需要专门训练，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。（查看详情，请移步：刚刚，OpenAI震撼发布o1大模型！强化学习突破LLM推理极限）不过，…

编辑 | 萝卜皮提高抗体与其靶抗原的结合亲和力是抗体疗法开发中的关键任务。复旦大学与百奥几何（BioGeometry）团队联合推出了一种可预训练的几何图神经网络 GearBind，展示了其在抗体亲和力成熟中的潜力。通过多关系图构建、几何消息传递和大规模未标记蛋白质数据的预训练，GearBind 在多个测试集上的表现优于现有方法。研究人员基于 GearBind 推导出一个强大的集成模型，成功用于增强…

编辑 | KX基于结构的虚拟筛选在药物发现中发挥着重要作用，科学家对数十亿种化合物库的筛选越来越感兴趣。但只有少数的筛选取得成功，此外，对于基于物理的对接方法而言，对整个超大型库进行虚拟筛选耗时且成本高昂。基于此，华盛顿大学研究团队开发了一种高度准确的基于结构的虚拟筛选方法 RosettaVS，用于预测对接姿势和结合亲和力。RosettaVS 在广泛的基准测试中优于其他最先进的方法。研究人员将其整…

代码链接: : :  导读精确的交通预测是实现高效城市规划和交通管理的关键，它有助于优化资源分配并改善出行体验。但是，现有的预测模型在面对未知区域和城市的零样本预测任务，以及长期预测时，表现往往不尽如人意。这些问题主要归因于交通数据在空间和时间上的异质性，以及跨时间和空间的显著分布变化。在本研究中，我们的目标是开发一个多功能、强鲁棒性和高适应性的时空基础模型，用于交通流量的预测。为此，我们设计了一…

编辑 | ScienceAI近日，成立仅 6 个月的 AI 生物技术初创公司 Chai Discovery，发布用于分子结构预测的新型多模态基础模型 Chai-1，并附带了一份技术报告，比较了 Chai-1 与 AlphaFold 等模型的性能。Chai-1 可以统一预测蛋白质、小分子、DNA、RNA、共价修饰等，在与药物发现相关的各种任务中都达到 SOTA。公司联合创始人兼 CEO Joshua…

机器之能报道编辑：杨文怀念乔布斯。华为和苹果再一次「狭路相逢」。今日凌晨，一年一度的苹果「挤牙膏」大会如约而至。（查看详情，请移步：刚刚，苹果首款 AI 手机发布！A18 芯片，新增拍照按钮，AirPods 变助听器）在这场名为「高光时刻」（Glowtime）的发布会上，库克激动地说：「iPhone 16 系列是我们打造的最先进的 iPhone。」然而网友和媒体并不买账：苹果 AI 还是个半成品。…

编辑 | KX氢能被誉为「21 世纪的终极能源」，因具有重量轻、发热值高、清洁低碳、可回收利用等多重特性而备受青睐。质子交换膜电解水具有能量转换率高、产物氢气纯度高等优点，是一种前景广阔的制氢技术。在这一过程中，需要大量的电力，以及昂贵的金属催化剂，来生产氢气。近日，多伦多大学 (UoT) 的研究人员利用 AI 确定了一种更好的绿色氢气生产催化剂，从而节省了数年的实验时间。该团队开发了一种 ML …