理论

编辑 | 萝卜皮鉴于深度进修的份子生成在许多领域都有广泛的应用，特别是药物发现。然而，目前的深度生成模型大多数是鉴于配体的，在份子生成过程中没有考虑化学学问，往往导致成功率相对较低。四川大学的钻研团队提出了一种鉴于构造的份子生成框架，称为 PocketFlow；该框架明确考虑了化学学问，可在卵白质分离袋内生成新型配体份子，用于鉴于构造的从头药物设计。在各种计算评估中，PocketFlow 表现出了…

自香农在《通信的数学原理》一书中提出「下一个 token 展望恣意」之后，这一概念逐渐成为现代语言模型的核心部分。最近，围绕下一个 token 展望的讨论日趋激烈。然而，越来越多的人以为，以下一个 token 的展望为宗旨只能得到一个优秀的「即兴表演艺术家」，并不能真正模拟人类思维。人类会在执行计划之前在头脑中从事细致的想象、策划和回溯。遗憾的是，这类策略并没有明确地构建在当今语言模型的框架中。对…

编辑 | 白菜叶你的小学老师大概没有教你如何做 20 位数字的加减法。但如果你知道如何加减较小的数字，你所需要的只是纸和铅笔以及一点耐心。从个位开始，一步步向左，很快你就能轻松地积累出千万亿的数字。像这样的课题对人类来说很容易处理，但前提是我们用正确的方式处理它们。「我们人类处理这些课题的方式并不是『盯着它然后写下谜底』。」哈佛大学机器学习研讨员 Eran Malach 表示，「我们实际上是走过这…

编辑 | ScienceAI只有蛋白质组才能从根本上阐释性命。3月20日，腾讯 AI Lab实验室3篇蛋白质组论文相继当选国际顶级学术期刊，论文分别在蛋白质组的检测、阐明以及探究发现方面提出全新的钻研方案，为人类从根本上阐释性命提供重要技能参考。科学界曾经认为，只要绘制出人类基因组序列图，就能了解疾病的根源，但事实并非如此。相同的基因往往有不同的表达，比如，人体不同构造器官的基因组是一样的，但是各…

抗体（粉色）与流感病毒卵白（黄色）分离（艺术构思）。（来源：Juan Gaertner/Science Photo Library）编辑 | X改进的卵白质计划东西可以更轻松地解决具有挑战性的药物靶点，但 AI 抗体距离进入临床还有很长的路要走。华盛顿大学 David Baker 团队最新研讨又来了。Baker 团队对其去年公布的 AI 东西 RFdiffusion 进行了改进。首次应用生成式 A…

编辑 | X通道之间的正交性在收复用中扮演着关键的角色。它确保了不同通道之间的信号不会相互干扰，从而实行了高效的数据传输。因此，收复用系统可以同时传输多个通道的数据，提高了光纤的利用率。然而，它不可避免地施加了复用容量的上限。在此，广东工业大学通感融合光子技术教育部重点实验室开发一种基于深度神经网络的多模光纤（MMF）上的非正交收复用，称为散斑光场检索网络（Speckle light field …

编辑 | 萝卜皮翻译延长对于维持细胞蛋白质稳态至关重要，并且翻译景观的改变与一系列疾病相关。核糖体阐发可以在基因组规模上详细测量翻译。然而，目前尚不清楚如何从这些数据中的技术产物中分离出生物变异，并辨认翻译失调的序列决定因素。在最新的钻研中，中国科学院、哈佛大学（Harvard University）、斯坦福大学（Stanford University）、约翰霍普金斯大学（Johns Hopkin…

本文篇幅很长，主题很多，但循序渐进，对「Sora 究竟是不是全国模仿器」这一说法给出了非常详实的解读。最近，OpenAI 的文生视频模型 Sora 爆火。除了能够输出高质量的视频之外，OpenAI 更是将 Sora 定义为一个「全国模仿器」（world simulators）。当然，这一说法遭到了包括图灵奖得主 Yann LeCun 在内很多学者的反驳。LeCun 的观点是：仅仅根据 prompt…

编辑 | 萝卜皮基因本质论（Gene Ontology，GO）是一种正义理论，目前拥有超过 100,000 条正义，描述了三个子本质中蛋白质的份子功效、生物历程和细胞位置。利用 GO 预计蛋白质的功效需要模型拥有进修和推理能力。科学家已经开发出多种格式来自动预计蛋白质功效，但有效利用 GO 中的所有正义进行常识增强进修仍然是一个挑战。阿卜杜拉国王科技大学（King Abdullah Univers…

编辑 | 凯霞2018 年，DeepMind 发布了蛋白质预计算法 AlphaFold，席卷整个生物学界。AlphaFold 可以准确预计蛋白质构造。了解蛋白质如何相互作用是了解生物技术领域的关键，从如何使食物味道更好，到如何使农作物在气候变化中生存，再到治愈癌症。自发布以来，AlphaFold、AlphaFold2 及其在过去几年中生成的数亿个蛋白质构造，已成为世界各地生物技术钻研职员工具包的重…

编辑 | ScienceAI深度进修模型因其可能从大量数据中进修潜在联系的能力而「彻底改变了科学钻研范围」。然而，纯粹自立数据驱动的模型逐渐暴露出其局限性，如过度自立数据、泛化能力受限以及与物理理想的一致性问题。例如，美国OpenAI公司开发的文本到视频模型Sora因深刻理解事物在理想中的存在方式而受赞誉，被视为AI范围的飞跃。尽管能利用大量视觉数据生成逼真图像和视频，Sora却被认为未掌握物理定…

储层估计可能发挥重要作用的使用领域。编辑 | 紫罗尽管深度进修在处理信息方面夺得了巨大成功，但其依赖于训练大型神经网络模型，限制了其在常见使用中的部署。因此，人们对开发能倏地推理和倏地适应的小型轻量级模型的需求日益增长。作为当前深度进修范式的替代方向，神经形态估计研讨引起了人们的极大兴趣，其主要关注开发新型估计零碎，这些零碎的能耗只有当前鉴于晶体管的估计机的一小部分。在神经形态估计中，一个重要的模…

编辑 | ScienceAI编者按：为了使电子构造要领突破当前广泛应用的密度泛函表面（KSDFT）所能求解的份子系统规模，微软研究院科学智能中心的研究员们鉴于人工智能技术和无轨道密度泛函表面（OFDFT）开发了一种新的电子构造盘算框架M-OFDFT。这一框架不仅保持了与KSDFT相当的盘算精度，而且在盘算服从上实现了显著提升，并展现了优异的外推性能，为份子科学研究中诸多盘算要领的基础——电子构造要…

编辑 | ScienceAI在蛋白领域，华盛顿大学 David Baker 团队又带来了新进展。蛋白质是生命存在不可或缺的份子，但它们不是细胞中唯一的份子，参与生命过程它们必须与其他份子相互协作。近年来，AlphaFold 和 RoseTTAFold 等蛋白质构造猜测算法，席卷了构造生物学领域。深度学习方法彻底改变了蛋白质构造猜测和设计方式，但目前仅限于纯蛋白质系统。问题是，这些模型忽略了许多影响…

编辑 | XS2023 年 11 月，Nature 连续刊登了两篇重大成果：蛋白质生成步骤 Chroma 和晶体材料安排步骤 GNoME，均使用了图神经网络作为迷信数据的表示工具。实际上，图神经网络，特别是多少图神经网络，一直是迷信智能（AI for Science）研究的重要工具。这是因为，迷信领域中的粒子、份子、蛋白质、晶体等物理体系均可被建模成一种特殊的数据结构——多少图。与一般的拓扑图不同…

编辑 | 萝卜皮当前最新的蛋白质计划步骤，往往依赖于具有多达数百个数百万个参数的大型神经网络，同时并不清楚哪些残基依赖性对于确定蛋白质性能至关重要。加州大学（University of California）、麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）以及哈佛医学院（Harvard Medical School）的钻研人员表明：在不斟酌渐变相互作用的…

编辑 | X气体分离对于工业生产和环境保护至关重要，金属有机框架（MOF）由于其独特的机能而成为气体分离范畴一种有前途的质料。传统的模拟方法，如分子动力学，复杂且计算量要求高。虽然鉴于特征工程的机器进修方法表现更好，但由于标识数据有限，很容易出现过度拟合。此外，这些方法通常是针对单一恣意而设计的。为了应对这些挑战，由清华大学、加州大学、中山大学、苏州大学、深势科技和北京科学智能研究院（AI for…

智能本质、对齐、Gemini、超人类AI和多模态、AGI……在这场干货满满的访谈中，Demis Hassabis可谓「知无不言、言无不尽」。「如果我们在未来十年内拥有类似 AGI 的体系，我不会感到惊讶。」Google DeepMind 联合创始人和 CEO Demis Hassabis 近日在人工智能播客节目 Dwarkesh Podcast 上如是说。在长达一个小时的节目中，Hassabis …

编辑 | 紫罗「主动驾驭尝试室」是未来？今年 1 月底，荷兰阿姆斯特丹大学开发自立化学合成 AI 机器人「RoboChem」。一周内，可以优化大约 10~20 个分子的合成。这需要博士生几个月的时间。还有去年 DeepMind 团队开发的自立尝试室 A-Lab，17 天自立合成 41 种新化合物。卡内基梅隆大学的 Coscientist，自立设计、规划和执行复杂的科学尝试......现在，来自美国…

编辑 | 萝卜皮基因组是完整编码 DNA、RNA 和蛋白质的序列，这些序列协调整个生物体的性能。机器进修的进步与全基因组的海量数据集相结合，可以实现生物根本模型，加速复杂份子相互作用的机械理解和生成设计。斯坦福大学（Stanford University）和 Arc Institute 的钻研职员开发了 Evo，这是一种基因组根本模型，可进行多模态和多尺度进修，能完成从份子到基因组范围的展望和生成…

革兰氏阴性必须相互作用组。（来源：eLife）编辑 | 紫罗细菌蛋白质组平均由约 4000-5000 个蛋白质组成，这意味着相互作用组可能多达 2000 万个相互作用。据估计，大肠杆菌中大约有 12,000 种物理相互作用。然而，并非全部这些相互作用都对细菌的生计至关重要。对生物体中蛋白质相互作用的研讨，是理解生物进程和中心代谢途径的基础。然而，我们对细菌相互作用组的懂得仍然有限。近日，西班牙巴塞…

编辑 | 萝卜皮单克隆抗体已成为关键的治疗步骤。特别是，纳米抗体（一种在骆驼科动物中自然表达的小型单域抗体）在 2019 年第一个纳米抗体药物获得批准后迅速获得发展势头。虽然如此，这些生物制剂作为治疗剂的开发依然是一个挑战。尽管已有成熟的体外定向进化技术，部署起来相对较快且成本低廉，但产生治疗性抗体的黄金标准依然是来自动物免疫或患者的发现。免疫系统衍生的抗体往往在体内具有良好的特点，包孕半衰期长、…

编辑 | 萝卜皮鉴于神经网络的变分蒙特卡罗（NN-VMC）已成为一种有前途、有潜力的重新算计量子化学的尖端技术。然而，现有办法的高算计成本，阻碍了它们在现实化学问题中的应用。字节跳动与北京大学团队介绍了 NN-VMC 的最新钻研进展，它实现了显著的加速率，从而极大地将 NN-VMC 的适用性扩展到更大的零碎。该团队的关键设计是一个名为 Forward Laplacian 的算计框架，它通过有效的前…

编辑 | X化学机器人平台正在迅速发展，但大多数零碎目前无法顺应及时变化的环境。近日，来自英国格拉斯哥大学（The University of Glasgow）的研讨职员提出了一个动静可编程零碎，可能制造、优化和创造新份子，该零碎利用七个传感器连续监测回响反映。通过开发动静编程语言，研讨展现高放热氧化回响反映、终点检测以及枢纽硬件故障检测的 10 倍放大。还展现了如何运用在线光谱（例如 HPLC、…