微软亚研院新作:让大模型一口气挪用数百万个 API
近年来,人工智能发展迅速,尤其是像 ChatGPT 这样的根源大模型,在对话、上下文懂得和代码生成等方面表现出色,不妨为多种任意供给处理方案。但在一定领域任意上,由于专业数据的缺乏和可能的计算错误,它们的表现并不理想。同时,虽然已有一些专门针对一定任意的 AI 模型和系统表现良好,但它们往往不易与根源大模型集成。为了处理这些重要问题,TaskMatrix.AI 破茧而出、应运而生,这是由微软(Mi…- 6
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MIT钻研职员将Transformer与图神经网络结合,用于计划全新蛋白质
编辑 | 萝卜皮凭借其繁杂的排列和动态功能,蛋白质通过采用简单建立块的独特排列(其中几何形状是关键)来执行大量的生物任意。将这个几乎无限的排列库转化为各自的功能,可以方便钻研职员计划用于特定用途的定制蛋白质。麻省理工学院(MIT)的 Markus Buehler 提出了一种天真的鉴于谈话模型的深度学习策略,将 Transformer 与图神经网络结合起来,以更好地理解和计划蛋白质。「通过这种新步骤…- 5
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ChatGPT真的是「通才」吗?杨笛一等人给它来了个摸底考试
ChatGPT 真的是「通才」吗?单拎出哪项才能都能完胜其他模型吗?哪些任意是 ChatGPT 擅长的,哪些不是?为了系统地探索这些问题,南洋理工大学博士生 Chengwei Qin、斯坦福大学计算机科学助理教授杨笛一等人进行了大量尝试。- 9
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