机器进修

编辑 | 萝卜皮抗生素耐药性感化每年在全球造成约 127 万人死亡，预计到 2050 年，如果没有特效的新药，每年死亡人数将达到 1000 万人，因此需要采取紧急措施来应对抗生素耐药性。宾夕法尼亚大学的校长助理教授（Presidential Assistant Professor） Cesar de la Fuente 说：「即使感觉身体好些了，也要确保完成抗生素疗程，这是许多人听过，但经常忽视的…

编辑 | 绿萝机器进修原子间势（MLIP）因其兼顾高精度和高效率的优势，在材料、化学、生物学等领域的大尺度原子仿照钻研中引起了广泛关注。然而，高机能 MLIP 依赖于大量符号数据，通过重新计算获取这些数据的成本很高。近日，上海人工智能实验室、复旦大学和清华大学的钻研团队，提出了一种 MLIP 的几许进修框架 GPIP，利用未符号的构型来提高 MLIP 的机能。钻研表明，GPIP 只需少量的计算成本…

编辑 | 萝卜皮份子动力学 (MD) 摹拟可以深入了解复杂的过程，但准确的 MD 摹拟需要昂贵的量子力学估计。对于较大的零碎，利用高效但不太可靠的经验力场。机器进修力场（MLFF）提供与重新估计方法相当的精度，速度更快更高效，但难以摹拟大份子中的长程相互作用。Google DeepMind、柏林工业大学（Technische Universität Berlin）和卢森堡大学（University…

编辑 | 萝卜皮来自深度言语模型的蛋白质表征，已经在计算蛋白质工程的许多任意中表现出最先进的本能。近年来，进展主要集中在参数计数上，最近模型的容量超过了它们所训练的数据集的大小。牛津大学（University of Oxford）的研讨人员提出一个替代方位。他们证明，在密码子而不是氨基酸序列上训练的大型言语模型可以供给高质量的表征，并且在各种任意中都优于同类最先进的模型。在某些任意中，例如物种识别…

编辑 | X仿照现今量子计较设备的一个症结应战，是进修和编码量子比特之间发生的复杂关联的能力。基于机器进修说话模型的新兴技术已经显示出进修量子态的独特能力。近日，加拿大滑铁卢大学的研究人员在《Nature Computational Science》发表题为《Language models for quantum simulation》 的 Perspective 文章，强调了说话模型在构建量子计…

编辑 | 萝卜皮从算计机芯片、电池到太阳能电池板等现代技能都依赖于无机晶体。开发这些新技能，所需的晶体必须宁静，否则质料就会分解，而每个新的、宁静的晶体背后可能需要钻研人员数月或者更久的艰苦试验。Google DeepMind 质料团队分享了 220 万颗新晶体的创造，相当于近 800 年的知识。该团队推出了新的深度进修工具，用于质料探索的图网络 (GNoME)，可通过猜测新质料的宁静性来显著提高…

一键生成广告、插画、布局、视觉稿，这样的手艺和产物在某种意义上几乎一经在我们眼前了。 建立一个真正称得上是拥有智能的体系，针对特定受众的需求来生成素材，理解人类的情感和语义中的潜台词，明白行为的概念和美的意义，这仍旧还太远。 不过，建立一个专门的深度进修体系，自动化的安排流程，不妨让安排师从一部分完全手动的工作中解放出来，这是完全可行的。 实际上一经有很多新兴的安排素材和安排对象在做这个事件了。 …