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DeepMind 研究成本大起底，一篇 ICML 论文烧掉 1290 万美元
【新智元导读】DeepMind 最近被 ICML 2024 接收的一篇论文，完完全全暴露了他们背靠谷歌的「豪横」。一篇文章预估了这项研究所需的算力和成本，大概是 Llama 3 预训练的 15%，耗费资金可达 12.9M 美元。发一篇顶会论文，需要多少实验预算？最近，DeepMind 发表了一项研究，对 LLM 扩大规模时各种算法和架构细节，比如参数和优化器的选择，进行了广泛的实证调查。这篇论文已…- 11
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斯坦福 AI 方法加速目标材料发现，为「自动驾驶实验」奠定基础
编辑 | KX传统的材料发现过程既耗时又成本高昂。可能的材料空间也非常大，仅由四种元素组成的材料就有超过 100 亿种可能性，对于制药应用而言，挑战更大，大约有 10^60 种可能的类药分子。斯坦福大学和美国能源部 SLAC 国家加速器实验室的科学家们，开发了一种 AI 方法，有助于在寻找新材料时更有效地收集数据，使研究人员能够以更高的精度和速度应对复杂的材料设计挑战。研究人员提出了一个框架，通过…- 3
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上交大洪亮课题组&上海AI实验室团队发布FSFP，基于语言模型的蛋白质功能小样本预测方法，登Nature子刊
编辑 | ScienceAI近日，上海交通大学自然科学研究院/物理天文学院/张江高研院/药学院洪亮教授课题组，联合上海人工智能实验室青年研究员谈攀，在蛋白质突变-性质预测上取得重要突破。该工作采用全新的训练策略，在使用极少湿实验数据的情况下，极大地提高了传统蛋白质预训练大模型在突变-性质预测的效果。该研究成果以《Enhancing the efficiency of protein languag…- 3
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