北京大学 - AI在线

字节跳动与北京大学成立豆包大模型联合实验室

联合实验室的科研将基于字节跳动豆包大模型展开。来自高校和企业的科研人员将在实验室内，重点围绕大模型的训练、推理等开展科研工作。

量化617,462种人类微蛋白必需性，北大LLM蛋白质综合预测与分析，登Nature子刊

编辑 | 萝卜皮人类必需蛋白（HEP）对于个体的生存和发育必不可少。然而，鉴定 HEP 的实验方法通常成本高昂、耗时费力。此外，现有的计算方法仅在细胞系水平上预测 HEP，但 HEP 在活体人类、细胞系和动物模型中有所不同。

字节&北大Nature子刊新成果：自旋本征态的高效精确求解

编辑 | ScienceAI近些年来 AI for Science 在众多领域取得重大成功。其中，基于神经网络的量子变分蒙特卡洛方法 (NNVMC) 在量子化学领域展现出强大潜力，备受关注。最近字节跳动研究部门 ByteDance Research 和北京大学团队在 NNVMC 框架中融入物理对称性，实现了量子激发态的高效精确求解。

Nature子刊，北大陈语谦团队提出多模态单细胞数据整合和插补的深度学习方法

编辑 | ScienceAI今天为大家介绍的是来自北京大学信息工程学院、化学生物学与生物技术学院省部共建肿瘤化学基因组学国家重点实验室、鹏城国家实验室合聘研究员和 AI4S 平台中心主任陈语谦教授团队发表在《Nature Communications》的论文。该团队开发了一种新型的多模态整合方法，能够实现多模态单细胞数据的整合与插补，这一成果可以促进多模态单细胞数据的分析。文章链接：。

我想给她完整的一生：“全球首个通用智能人”北大小女孩“通通”亮相

9 月 1 日，中央广播电视总台大型公益节目 2024 年《开学第一课》播出，北京大学智能学院、人工智能研究院院长、计算机视觉专家、人工智能专家朱松纯教授携全球首个通用智能人 —— 小女孩（Little Girl）“通通”亮相节目现场。据北京大学介绍，这位名叫“通通”的小女孩拥有三四岁的心智，是一个有“心”的人工智能。她所做的事情不受人为控制，而是由自己“心”里的价值所驱动。在随机的场景中，“通通”会自主地捡起地上的玩具放进收纳盒中，拿起抹布擦去地上的污渍，搬起板凳清洗抹布。通过一系列的行为可以发现，“干净”是她的

改变LoRA的初始化方式，北大新方法PiSSA显著提升微调效果

随着大模型的参数量日益增长，微调整个模型的开销逐渐变得难以接受。为此，北京大学的研究团队提出了一种名为 PiSSA 的参数高效微调方法，在主流数据集上都超过了目前广泛使用的 LoRA 的微调效果。论文: PiSSA: Principal Singular Values and Singular Vectors Adaptation of Large Language Models论文链接: : 1 所示，PiSSA (图 1c) 在模型架构上和 LoRA [1] 完全一致 (图 1b)，只是初始化 Adapter

让大模型自主探索开放世界，北大&智源提出训练框架LLaMA-Rider

大语言模型因其强大而通用的语言生成、理解能力，展现出了成为通用智能体的潜力。与此同时，在开放式的环境中探索、学习则是通用智能体的重要能力之一。因此，大语言模型如何适配开放世界是一个重要的研究问题。北京大学和北京智源人工智能研究院的团队针对这个问题提出了 LLaMA-Rider，该方法赋予了大模型在开放世界中探索任务、收集数据、学习策略的能力，助力智能体在《我的世界》（Minecraft）中自主探索获取知识并学习解决各种任务，提升智能体自主能力和通用性。