理论

编辑 | 萝卜皮重新肽测序不依赖于全面的靶序列数据库，这为科学家提供了一种从串连质谱中鉴别新肽的办法。然而，当前的重新测序算法的准确性和覆盖率较低，这阻碍了它们在蛋白质组学中的应用。印第安纳大学（Indiana University，IU）的钻研职员提出了 PepNet，一种用于高精度重新肽测序的全卷积神经网络。PepNet 将 MS/MS 谱（表示为高维向量）作为输入，并输出最佳肽序列及其置信度…

编辑 | 白菜叶宏基因组学项目揭示了地球生物圈中超过 80 亿个非冗余微生物卵白质序列。其中，11.7 亿种卵白质在超过 100,000 个可用参考基因组中没有可识别的同源物。了解这些微生物卵白质的功效是一项艰巨的任务。幸运的是，机械学习最近在复杂生物数据建模和预计方面取得了前所未有的准确性。这些进步的最前沿是鉴于机械学习的要领，可以自信地预计许多（但不是全部）氨基酸序列的原子级卵白质构造。最近的…

编辑 | 白菜叶AMD 在近日的 AMD Advancing AI 活动中揭开了其下一代 AI 加速器芯片 Instinct MI300 的面纱，这是前所未有的 3D 集成壮举。MI300 将为 El Capitan 超等估计机提供动力，它是一个集估计、内存和通信于一体的夹层蛋糕，有三片硅片高，可以在这些硅平面之间垂直传输多达 17 TB 的数据。它可以使某些机器学习关键估计的速度提高 3.4 倍…

编辑 | 紫罗化学回响反映是药物设计和有机化学钻研的基础。钻研界越来越需要一种可以或许有效捕捉化学回响反映基本规则的大规模深度进修框架。近日，来自北京大学和望石智慧的钻研团队提出了一种新要领来弥合鉴于回响反映的份子预训练和生成任意之间的差距。受有机化学机制的启发，钻研人员开发了一个新的预训练框架，使其可以或许将归纳偏差纳入模型中。所提框架在执行拥有挑战性的下游任意中取得了最先进的结果。通过掌握化学…

NeurIPS 2023（Neural Information Processing Systems）神经信息处理系统大会是当前全球最负盛名的AI学术会议之一，将于12月10日在美国新奥尔良召开。根据官网邮件显示，本届会议共有12343篇有效论文投稿，接收率为 26.1％，高于 2022 年的 25.6％。今年腾讯 AI Lab 共有18篇论文入选，包含一篇 Spotlight，内容涵盖机器进修、…

大模型究竟从下一个词猜测任意中学到了什么呢？还记得 Jason Wei 吗？这位思维链的提出者还曾共同领导了指令调优的早期工作，并和 Yi Tay、Jeff Dean 等人合著了关于大模型出现才智的论文。目前他正在 OpenAI 参与 ChatGPT 的开发工作。机器之心曾经报道过他为年轻 AI 研究者提供的一些建议。近日，他以客座讲师的身份为斯坦福的 CS 330 深度多任意进修与元进修课程讲了…

编辑 | 白菜叶Meta、IBM 以及数十家草创公司和研究人员成立了一个同盟，保卫更加凋谢和协作的人工智能开发方法，并与 OpenAI 和google就该技能的将来展开了争持与对抗。哲学争持已成为人工智能将来的中心战场，人们越来越担心微软支持的 OpenAI 和google将独自支撑这项对我们日常生活变得越来越重要的技能。IBM 首席执行官 Arvind Krishna 在周二宣布成立人工智能同盟…

大模型的效果好不好，有时候对齐调优很关键。但近来很多研究开始探索无微调的方式，艾伦人工智能研究所和华盛顿大学的研究者用「免调优」对齐新方式超越了利用监督调优（SFT）和人类反馈强化进修（RLHF）的 LLM 性能。我们知道，仅在无监督文本语料库上预训练的基本大语言模型（LLM）通常无法直接用作开源域的 AI 助手（如 ChatGPT）。因此，为了让这些基本的 LLM 成为有用且无害的 AI 助手，…

编辑 | 白菜叶目前的份子呆板进修模型往往将单个份子作为输入，来猜测其生物、化学或物理特征。然而，此类算法需要大型数据集，并且尚未针对猜测份子之间的性质差别进行优化，局限了它们从较小数据集进修的能力，也局限了直接对照两个份子预期性质的能力。杜克大学（Duke University）的研讨职员开发了 DeepDelta，这是一种成对深度进修方式，可以同时处理两个份子，并进修从小数据集中猜测两个份子之…

仅靠视觉（像素）模型能走多远？UC 伯克利、约翰霍普金斯大学的新论文探讨了这一问题，并揭示了大型视觉模型（LVM）在多种 CV 工作上的应用潜力。最近一段时间以来，GPT 和 LLaMA 等大型言语模型 (LLM) 已经风靡全球。 另一个关注度同样很高的问题是，如果想要构建大型视觉模型 (LVM) ，我们需要的是什么？ LLaVA 等视觉言语模型所提供的思路很有趣，也值得探索，但根据动物界的规律，…

这是作者 Sebastian Raschka 经过数百次实行得出的经验，值得一读。增加数据量和模型的参数量是公认的提升神经网络功能最直接的方法。目前主流的大模型的参数量已扩展至千亿级别，「大模型」越来越大的趋势还将愈演愈烈。这种趋势带来了多方面的算力挑战。想要微调参数量达千亿级别的大语言模型，不仅训练时间长，还需占用大量高功能的内存资源。为了让大模型微调的成本「打下来」，微软的研究人员开发了低秩自…

编辑 | 萝卜皮生物活性肽是健康和医学的关键分子。深度进修为生物活性肽的发明和安排带来了巨大的希望。然而，需要合适的实验办法来以高通量和低利润考证候选物。马克斯·普朗克陆地微生物研讨所（Max Planck Institute for Terrestrial Microbiology）的研讨团队建立了无细胞蛋白质分解（CFPS）管线，用于直接从 DNA 模板快速、廉价地消费抗菌肽 (AMP)。为了…

本文为微软亚洲钻研院全球钻研合伙人韦福如的分享，讲述了他对人工智能、计算机及其交叉学科领域的观点洞察及前沿展望。从人工智能的发展历程来看，GPT 系列模型（例如 ChatGPT 和 GPT-4）的问世无疑是一个重要的里程碑。由它所驱动的人工智能应用已经展现出高度的通用性和可用性，并且能够覆盖多个场景和行业 —— 这在人工智能的历史上前所未有。然而，人工智能的科研工作者们不会满足于此。从某种意义上来…

50 年来，物理学家一直把电流懂得为带电粒子的固定。但一项新的试验创造，至少在一种奇迹的物质中，这类懂得是不成立的。长期以来，物理学家将电流视为带电粒子（如电子）的固定。然而，最新的试验显示，在一种被称为「奇迹金属（strange metal）」的特殊金属中，这类懂得大概不适用。这些金属中的电流固定方式与电子无关，这一创造大概暗示着一种新的量子景象。这项研讨基于对电流固定的细致观察，特别是通过丈量…

编辑 | 萝卜皮三十亿年的退化已经产生了极其多样化的蛋白质份子，但蛋白质的全部潜力可能要大得多。挖掘这种潜力对于较量争论和实行来说都是一个挑战，因为可能存在的蛋白质份子的空间，比那些可能具有功效的空间大得多。美国 Generate Biomedicines 的研究团队介绍了 Chroma，一种蛋白质和蛋白质复合物的生成模型，可以直接对新的蛋白质构造和序列从事采样，并且可以从事调节以引导生成进程实行…

编辑 | ScienceAI上周，北京智源人工智能钻研院（BAAI）、北京大学和香港中文大学的钻研团队开源了 SegVol 医学通用联系模型。与过去一些很棒的 Medical SAM 工作不同，SegVol 是第一个能够同时支持 box，point 和 text prompt 从事任意尺寸原分辨率的 3D 体素联系模型。作为一个便捷的通用联系工具，钻研职员将 SegVol 代码和模型开源到 Git…

LLM 找不到推理谬误，但却能纠正谬误！今年，大型语言模型（LLM）成为 AI 领域关注的焦点。LLM 在各种自然语言处理（NLP）义务上取得了显著的进展，在推理方面的突破尤其令人惊艳。但在复杂的推理义务上，LLM 的表现仍然欠佳。那么，LLM 能否判断出自己的推理存在谬误？最近，剑桥大学和 Google Research 联合开展的一项研究发现：LLM 找不到推理谬误，但却能利用该研究提出的追溯…

编辑 | 紫罗随着大模型等人为智能技术的突破与发展，算法复杂度剧增，对传统估计芯片带来了算力和功耗的双重挑战。近年来，以光估计为基础、通过光电融合的方式构建光电神经搜集的估计处理方法已经成为国际热点钻研问题，有望完成估计性能的颠覆性提升。然而，光电神经搜集的前向数学模型由对光场的精准物理建模得到，估计复杂度高、参数冗余度大；其进修机制沿用人为神经搜集常用的梯度下降算法，面向大规模光电神经搜集时优化…

编辑 | 萝卜皮RNA 3D 布局猜测是一个长期存在的挑衅。受最近蛋白质布局猜测领域突破的启发，南开大学、山东大学以及北京理工大学的研究团队开发了 trRosettaRNA，这是一种鉴于深度进修的自动化 RNA 3D 布局猜测要领。trRosettaRNA 流程包括两个主要步骤：通过transformer网络进行 1D 和 2D 多少形状猜测；以及通过能量最小化进行的 3D 布局折叠。基准测试表示…

当今深度进修以及大模型的飞速发展，带来了对创新手艺的不断追求。在这一进程中，代码数据加强手艺显现出其不可忽视的价值。最近，由蒙纳士大学、新加坡管理大学、华为诺亚方舟实验室、北京航空航天大学以及澳大利亚国立大学联合进行的对近 5 年的 89 篇相关钻研调查，发布了一份关于代码数据加强在深度进修中运用的全面综述。论文地址：：，还展望了其未来的发展潜力。作为一种在不收集新数据的情况下增加训练样本多样性的…

编辑 | 白菜叶这或许是人类与「癌症之王」的斗争中第一次掌握了主动权。2023 年 11 月 21 日，国际医学顶级期刊《Nature Medicine》最新研讨表明，通过「平扫CT AI」，人类首次拥有了大规模初期胰腺癌的筛查手段。阿里达摩院（湖畔实验室）联合全球十多家顶尖调理机构，将AI用于体检中心、病院等无症状人群的胰腺癌筛查，只需要最简单的平扫CT，就在2万多真实世界连续病人群体中发现了3…

编辑 | 萝卜皮因果进修是科学人工智能的一个枢纽挑战，因为它使钻研职员能够超越纯粹的相关或预测分析，进修潜在的因果关系，这对于科学理解以及广泛的下游任务非常重要。受新兴生物医学题目的启发，德国神经退行性疾病中心（German Center for Neurodegenerative Diseases，DZNE）的钻研职员提出了一种深度神经架构，用于从高维数据和先验因果常识的组合中进修变量之间的因果…

自从人们认识到可以利用自己专有的数据让大型语言模型（LLM）更加强大，人们就一直在讨论如何有效地将 LLM 的一般性常识与专有数据整合起来。对此人们也一直在争论：微调和检索巩固生成（RAG）哪个更合适？本文首先将关注 RAG 的概念和理论。然后将展示可以如何利用用于编排（orchestration）的 LangChain、OpenAI 语言模型和 Weaviate 向量数据库来实现一个简单的 RA…

人工智能（AI）在医学影像诊疗方面的应用已经有了长足的进步。然而，在未经严格尝试的情况下，大夫往往难以采信人工智能的诊疗结果。对于他们来说，理解人工智能根据医学影像给出的判别，需要增加额外的认知成本。为了增强大夫对辅助调理的人工智能之间的信任，让 AI 通过一个大夫必须通过的资格考查或许是一个有效的方法。医学执照考查是用来评估大夫专业知识和技能的标准化考查，是衡量一个大夫是否有能力安全有效地护理患…