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DARWIN 1.5 来啦！材料设计通用大语言模型，刷新多项实验性质预测记录
编辑丨Science AI材料发现和设计的核心目标是寻找理想的成分和结构，但传统方法，如高通量模拟和机器学习，通常依赖于复杂描述符，过于固定且难以通用，并且无法准确反映真实材料特性，因而限制了实际应用。 GreenDynamic 与来自澳大利亚新南威尔士大学（UNSW），上海人工智能实验室和香港城市大学的团队共同开发了一款名为 DARWIN 1.5 的模型。 不同于传统机器学习方法，DARWIN 基于语言接口微调框架（LIFT，2022 NeurIPS, 本文共同作者），整合了 33 万科学问答和 22 个材料科学任务，为材料属性预测和发现提供了灵活统一的预训练模型，并且成功精准预测了上万种材料的性质数值。
2025年，更多AI，更多软件开发者面临的问题
组织准备好应对AI生成代码可能带来的繁琐工作、漏洞和开发者倦怠了吗？ 译自More AI, More Problems for Software Developers in 2025，作者 Jennifer Riggins。 生成式AI创造了比以往任何时候都更多的代码。
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