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Science子刊，AI与生物物理建模相结合，设计新型蛋白质
编辑 | 萝卜皮机器学习 (ML) 正在改变计算蛋白质设计的世界，数据驱动方法在实验成功率方面超越了基于生物物理的方法。 然而，它们通常被报告为案例研究，缺乏整合和标准化，因此很难进行客观比较。 在最新的研究中，德国莱比锡大学（Leipzig University）的跨学科研究团队在 Rosetta 软件框架内建立了一个精简且多样化的工具箱，用于预测氨基酸概率的方法，以便对这些模型进行并排比较。
腾讯发布大语言模型训练新专利，提升模型泛化与准确性
近日，腾讯科技（深圳）有限公司在天眼查 App 上公布了一项关于大语言模型的训练方法及相关设备的专利。 这项专利的名称为 “大语言模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质”，旨在通过创新的训练方式，提升大语言模型的学习能力和准确性。 在大语言模型的训练过程中，传统方法往往依赖于单一的文本摘要，可能导致模型过拟合，生成内容的准确性和多样性受到影响。
视觉语言AI新突破！伯克利发布TULIP模型，性能大幅超越现有技术
加州大学伯克利分校研究团队近日发布了其最新的研究成果——TULIP （Towards Unified Language-Image Pretraining） 模型。 该模型旨在提升视觉语言预训练的性能，特别是在需要高保真理解的视觉中心任务中，克服了现有对比学习模型（如CLIP）的局限性。 TULIP通过集成生成式数据增强、增强的对比学习以及重构正则化等创新技术，显著提升了视觉和语言之间的对齐能力。