设计
中国产品Motiff妙多与国际巨头Figma展开竞争 企业级AI应用全球首秀
今年以来，Sora、GPT-4o等模型的相继亮相，让社会各界对AI发展的想象力进一步提升。随着基础模型能力增强，如何通过AI应用实现对各个行业的变革成为备受关注的焦点。2024年6月5日，定位“AI时代设计工具”的Motiff妙多面向全球发布并公布定价。Motiff妙多由看云软件研发，AI能力的加持使其开创了界面设计行业的多个“第一”，不仅首创AI复制、AI布局、AI设计系统创建、AI设计系统维护、AI一致性检查等多个AI功能，也是国内首个自研图形渲染引擎的界面设计软件；还基于AI带来的升级打破了当今SaaS行业的
登Nature子刊，中科院计算所团队开发CarbonDesign，进行准确且稳健的蛋白质序列设计
编辑 | 萝卜皮蛋白质是生物体内执行生物功能的基础元件，在催化、免疫和信号传递等生物过程中起着重要作用。一般认为，蛋白质序列设计是蛋白质结构预测的逆问题。具体地，是指从给定的蛋白质三维结构出发，设计出能够折叠成为目标蛋白结构、具有目标蛋白功能的序列。它是从头蛋白质设计的关键一步，一旦主链结构被生成，为其设计最佳序列就变得至关重要。蛋白质序列设计在药物设计、酶工程等领域具有重要应用。由于可能的蛋白质序列和结构比宇宙中的粒子数量还要多，当前实现准确且稳健的蛋白质序列设计，仍然是一个挑战。中国科学院计算技术研究所张海仓、
美国酝酿 AI「登月计划」，陶哲轩领衔 62 页报告重磅发布
【新智元导读】就在刚刚，陶哲轩领衔的一份 62 页报告出炉了，总结和预测了 AI 对半导体、超导体、宇宙基础物理学、生命科学等领域带来的巨大改变。如果这些预测在几十年后能够实现，美国酝酿的 AI「登月计划」就将成真。就在刚刚，陶哲轩领衔的一份 AI 技术对全球研究潜在影响的技术报告发布了。这份报告长达 62 页，总结了 AI 对材料、半导体设计、气候、物理、生命科学等领域已经做出的改变，以及预测它们在未来可能由 AI 产生的改变。报告地址： AI 工具已经改变的科学领域的小插曲，陶哲轩等人还发出了三个呼吁 ——1.
极越再度联手NVIDIA，高性能计算平台Thor将于2026年上车
阔别四年之后，第十八届北京国际汽车展览会重新回归。作为智能化先锋，高端智能汽车机器人品牌极越以“极越智美 越来越AI”为主题，演绎未来AI科技，首秀北京车展破圈出位。 4月25日，极越汽车机器人携全新产品阵容亮相北京车展，旗下第二款车型——AI智能纯电轿车极越07迎来车展首秀，以极具艺术审美的中国原创设计，赢得“最美7系”头衔。极越与NVIDIA再度联手，1000TFLOPS的高性能计算平台Thor将于2026年量产上车。同时，极越01也将升级最新V1.5.0版本，PPA智驾将在100个城市进行尝鲜体验，又一次为用
内卷时代，L380讲好“纯电MPV”的新故事
随着生活水平的提高，用户对出行工具的需求也在发生深刻变化。例如被称为“男人买车的终极选择”的MPV，除了要够大、够舒适，也开始追求更安全、更高级的奢华体验。近日，陆地空客L380先后以全项检测点全线通过的成绩，成功完成正碰、尾碰测试，成为行业首个完成公开正碰和尾碰测试的纯电MPV车型，“空客级安全”引发市场的强烈关注。LEVC全球首席设计师 Brett Boydell安全之上，LEVC对高端出行、空间创变更具深厚底蕴。4月15日，LEVC召开“时空之境”L380设计美学解析会，首次曝光车型内饰设计，在“空间创变”的
里程碑时刻！David Baker 团队利用 AI 从头设计抗体
抗体（粉色）与流感病毒蛋白（黄色）结合（艺术构思）。（来源：Juan Gaertner/Science Photo Library）编辑 | X改进的蛋白质设计工具可以更轻松地解决具有挑战性的药物靶点，但 AI 抗体距离进入临床还有很长的路要走。华盛顿大学 David Baker 团队最新研究又来了。Baker 团队对其去年发布的 AI 工具 RFdiffusion 进行了改进。首次使用生成式 AI 来帮助他们制造全新的抗体。将 AI 引导的蛋白质设计引入价值数千亿美元的治疗性抗体市场。共同作者、华盛顿大学计算生物
未来五年AI如何改变各学科？从LLM到AI蛋白设计、医疗保健......
2019—2023 年《Nature Machine Intelligence》封面编辑 | X五年前（2019 年 1 月），《Nature Machine Intelligence》创刊。当然，就人工智能（AI）而言，五年前似乎是一个不同的时代。1 月 24 日，Nature Machine Intelligence 杂志在《Anniversary AI reflections》（周年人工智能反思）专题中，再次联系并采访了近期在期刊发表评论和观点文章的作者，请他们从各自所在领域中举例说明人工智能如何改变科学过程
迈向程序化蛋白质生成
编译 | 波菜叶机器学习算法在计算蛋白质设计中的应用最近取得了许多成就，例如从氨基酸序列预测3D结构以及可以折叠成所需3D结构的蛋白质序列的逆向设计。然而，从头蛋白质结构生成——即生成具有所需特性的蛋白质结构——仍然是一项艰巨的任务。巨大的蛋白质分子空间，以及功能性蛋白质仅由所有可能的蛋白质分子的一小部分组成的事实，使得有效识别序列、结构和功能（或性质）之间的关系变得困难。虽然深度生成模型促进了蛋白质结构的生成，但仍然存在一些挑战，例如完整蛋白质复杂性的生成、具有不同设计约束的条件采样而不需要重新训练模型，以及随着
美图公司发布视觉大模型4.0，提供专业设计与视频生成能力
12月5-6日，主题为“未来AI设计”的美图创造力大会（Meitu Creativity Conference，简称MCC）在厦门举行。本届大会由美图公司与站酷联合举办，聚焦于设计师生态和AI设计趋势。大会现场发布《2023年度AI设计实践报告》，同时，美图公司发布自研AI视觉大模型MiracleVision(奇想智能)4.0版本，主打AI设计与AI视频。美图与站酷达成深度战略合作，共同发起“新锐AI设计师”计划在美图公司创始人、董事长兼首席执行官吴欣鸿看来，AI正引领设计行业进入新的境界。“未来的AI设计就是设计
Nature | 通过功能优先、人工智能引导的生成模型 Chroma 重塑蛋白质设计
编辑 | 萝卜皮三十亿年的进化已经产生了极其多样化的蛋白质分子，但蛋白质的全部潜力可能要大得多。挖掘这种潜力对于计算和实验来说都是一个挑战，因为可能存在的蛋白质分子的空间，比那些可能具有功能的空间大得多。美国 Generate Biomedicines 的研究团队介绍了 Chroma，一种蛋白质和蛋白质复合物的生成模型，可以直接对新的蛋白质结构和序列进行采样，并且可以进行调节以引导生成过程实现所需的特性和功能。为了实现这一点，研究人员引入了一种尊重聚合物整体构象统计的扩散过程，这是一种分子系统的有效神经架构，它能够
AI自动化系统可以快速找到新的电池化学成分，比人工测试要快得多
编辑 | 萝卜皮开发高能高效电池技术是推进交通和航空电气化的关键方面。然而，电池创新可能需要数年时间才能实现。在非水电池电解质溶液的情况下，选择多种溶剂、盐及其相对比例的许多设计变量使得电解质优化既费时又费力。为了克服这些问题，卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）的研究团队提出了一种实验设计，将机器人技术（一个名为「Clio」的定制自动化实验）与机器学习（一个名为「Dragonfly」的基于贝叶斯优化的实验计划器）结合起来。在单盐和三元溶剂设计空间内对电解质电导率进行自主优化，在两
让机器学习设计手机GUI，这合理么？
研究背景：图形用户界面（Graphical UserInterface，简称 GUI，又称图形用户接口），为用户和计算机桌面程序，手机类移动端软件，和在线网站提供了可视化的交互方式。设计优秀的GUI颜值在线且简洁易用，吸引大量忠实用户。但即便对经验丰富的GUI设计者，新App与GUI的创作过程也是非常困难且耗费时间的，例如交互流畅、通用、简洁、美观、风格连贯等与设计相关的规则和标准是设计者们需要遵循的。而且为了紧跟时代潮流，不断从其他的资源（如Dribbble）寻找最新最热的设计来获取灵感也为设计者们带来了额外巨大