物理所聯合院網絡中心發布AI模型MatChat
材料合成路徑預測是物質科學領域的重要課題。1990年諾貝爾化學獎授予了美國有機化學家Elias James Corey教授，表彰他開發了計算機輔助有機合成的理論和方法，將人類300多條經驗寫進計算機編碼，成為制藥領域的重要工具軟件。無機材料受限于合成路徑的復雜度和缺乏數據集等因素，尚未有清晰的化學合成路徑預測機制。人工智能（AI）大模型的崛起是近幾年人工智能領域的一項重大突破。人工智能大模型是指具有大規模參數數量的人工智能模型。這些模型通常使用深度學習算法，并且由數百萬到數千億個參數組成。這些參數用于表示模型在學習任務中的知識和能力。人工智能大模型的目標是通過學習大規模數據集中的模式和規律來實現強大的圖像識別、自然語言處理、語音識別等人工智能任務。大模型的參數數量可以幫助它們更好地捕捉輸入數據的復雜特征，并進行更精確的推斷和預測。一些著名的人工智能大模型包括BERT（Bidirectional Encoder Rep......閱讀全文
DeepMind－AI模型預測天氣又快又好
近日一項發表于《自然》的研究報道了谷歌DeepMind開發的首個天氣預測人工智能（AI）模型——GenCast。該模型比目前運行中的最佳中期預報系統——歐洲中期天氣預報中心的集合預報（ENS）更精準。GenCast在8分鐘內就能完成15天的預測，而目前的預測程序需要幾個小時。據介紹，包括ENS在內的
Science：谷歌AI新模型預測天氣快又準
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/11/512459.shtm編譯 ｜ 辛雨 圖片來源：Carlos Munoz Yague 人工智能（AI）公司Google DeepMind開發的機器學習模型GraphCast，在“3至
物理所聯合院網絡中心發布AI模型MatChat
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/11/511470.shtm 材料合成路徑預測是物質科學領域的重要課題。1990年諾貝爾化學獎授予了美國有機化學家Elias James Corey教授，表彰他開發了計算機輔助有機合成的理論和方法，
物理所聯合院網絡中心發布AI模型MatChat
材料合成路徑預測是物質科學領域的重要課題。1990年諾貝爾化學獎授予了美國有機化學家Elias James Corey教授，表彰他開發了計算機輔助有機合成的理論和方法，將人類300多條經驗寫進計算機編碼，成為制藥領域的重要工具軟件。無機材料受限于合成路徑的復雜度和缺乏數據集等因素，尚未有清晰
AI大模型“拿捏”電池壽命
作為現代生活中不可或缺的能源載體，電池的重要性不言而喻。從清晨喚醒我們的鬧鐘，到隨身攜帶的手機、平板電腦等智能設備，無一不依賴于電池提供的穩定電力。此外，隨著科技的發展，電動汽車、無人機等新興領域也廣泛應用了各類高性能電池，推動了綠色出行和智能科技的進步。因此，電池不僅極大地便利了我們的日常生活，還
預測材料結構與特性可以預測，AI幫大忙
美國加州大學圣地亞哥分校工程學院的納米工程師開發了一種人工智能（AI）算法，可幾乎即時地預測任何材料（無論是現有材料還是新材料）的結構和動態特性。此項研究成果28日發表在《自然·計算科學》雜志上。 該算法被稱為M3GNet，用于開發Matterverse.ai數據庫，該數據庫包含超過3100萬種
AI模型準確進行天氣預測與氣候模擬
《自然》23日報道了一種人工智能（AI）模型。該模型名為“NeuralGCM”，結合了流體動力學與神經網絡，能進行準確的天氣預測和氣候模擬。模型超越了部分現有模型，與傳統模型相比，有望節省大量算力。“NeuralGCM”模型結構。其結合了傳統的流體動力學求解器和用于小尺度物理的神經網絡。圖片來源：谷
AI模型準確進行天氣預測與氣候模擬
《自然》23日報道了一種人工智能（AI）模型。該模型名為“NeuralGCM”，結合了流體動力學與神經網絡，能進行準確的天氣預測和氣候模擬。模型超越了部分現有模型，與傳統模型相比，有望節省大量算力。“NeuralGCM”模型結構。其結合了傳統的流體動力學求解器和用于小尺度物理的神經網絡。圖片來源
新AI模型或更準確預測氣象災害
與傳統模型相比，SEEDS能更快、更高效地預測災害天氣。圖片來源：美國趣味科學網站科技日報訊 （記者劉霞）谷歌公司最近發布了一款新的生成式人工智能（AI）模型——可擴展集成包絡擴散采樣器（SEEDS）。該公司稱，SEEDS能提供更準確的天氣預報信息，比傳統方法成本更低，而且能檢測到難以發現的極端天氣
新AI模型或更準確預測氣象災害
谷歌公司最近發布了一款新的生成式人工智能（AI）模型——可擴展集成包絡擴散采樣器（SEEDS）。該公司稱，SEEDS能提供更準確的天氣預報信息，比傳統方法成本更低，而且能檢測到難以發現的極端天氣事件。相關論文發表于最新一期《科學進展》雜志。 谷歌表示，SEEDS模型與ChatGPT等流行的大型
通用大模型的發展路徑與挑戰
當今世界，以大模型為代表的通用人工智能技術在全球范圍內扮演著日益重要的角色，對推動全球科技進步和經濟發展起到重要的作用。時代的拷問也隨之而至：未來通用大模型的發展路徑是什么？如何構建高效、自主的算法算力？如何利用大模型等先進人工智能技術來構建新一代科學研究的新范式？日前，第二十六屆中國科協年會“通用
通用大模型的發展路徑與挑戰
當今世界，以大模型為代表的通用人工智能技術在全球范圍內扮演著日益重要的角色，對推動全球科技進步和經濟發展起到重要的作用。 時代的拷問也隨之而至：未來通用大模型的發展路徑是什么？如何構建高效、自主的算法算力？如何利用大模型等先進人工智能技術來構建新一代科學研究的新范式？ 日前，第二十六屆中國科
預測蛋白質序列的新AI模型問世
使用CARBonAra進行序列預測（示意圖）。圖片來源：瑞士洛桑聯邦理工學院科技日報北京8月8日電 （記者張佳欣）瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。CARBonAra是在一個包含約370000個
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。CARBonAra是在一個包含約370000個
AI模型可預測癌癥原發灶位點
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/506190.shtm根據《自然·醫學》雜志7日發表的一篇論文，美國麻省理工學院和達納-法伯癌癥研究所的研究人員開發了一種新方法，使識別一些神秘癌癥的原發灶位置變得更容易。 在原發灶不明的癌癥中，癌
AI模型可預測癌癥原發灶位點
根據《自然·醫學》雜志7日發表的一篇論文，美國麻省理工學院和達納-法伯癌癥研究所的研究人員開發了一種新方法，使識別一些神秘癌癥的原發灶位置變得更容易。 研究人員利用近3萬名22種已知癌癥的患者數據來訓練機器學習模型，它可分析大約400個基因序列，這些基因經常在癌癥中發生突變。然后，研究人員使用
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。使用CARBonAra進行序列預測（示意圖
AI新模型精準預測細胞內基因活動
哥倫比亞大學瓦格洛斯內外科醫學院團隊開發了一種創新的人工智能（AI）模型——通用表達轉換器（GET），該模型能夠精確預測人類細胞內的基因活動，為理解細胞內部工作機制提供了全新視角。這項突破性成果可幫助科學家以前所未有的方式，探索從癌癥到遺傳疾病等一系列健康問題，推動醫學研究向前邁進一大步。相關論文發
AI新模型精準預測細胞內基因活動
哥倫比亞大學瓦格洛斯內外科醫學院團隊開發了一種創新的人工智能（AI）模型——通用表達轉換器（GET），該模型能夠精確預測人類細胞內的基因活動，為理解細胞內部工作機制提供了全新視角。這項突破性成果可幫助科學家以前所未有的方式，探索從癌癥到遺傳疾病等一系列健康問題，推動醫學研究向前邁進一大步。相關論文發
廈大嘗試AI大模型破譯甲骨文
近日，廈門大學信息學院自然語言處理實驗室教授史曉東團隊申報的“基于甲骨文多模態大模型的多元信息甲骨文輔助考釋模型”入選“探元計劃2024”“創新探索型項目”TOP10榜單。基于甲骨文多模態大模型的多元信息甲骨文輔助考釋模型。廈門大學供圖甲骨文也被稱作“殷墟文字”，距今已有三千多年歷史，是世界四大古文
合成數據能否讓AI模型精確可靠？
人工智能（AI）初創公司xAI創始人埃隆·馬斯克近日表示：“在AI訓練中，我們現在基本上耗盡了人類知識的累積總和。”之前研究也表明，人類生成的真實數據將在2到8年內消耗殆盡。鑒于真實數據日益稀缺，為滿足AI的“胃口”，科技行業正轉向使用合成數據。澳大利亞“對話”網站在本月稍早時間報道中指出，合成數據
合成數據能否讓AI模型精確可靠？
人工智能（AI）初創公司xAI創始人埃隆·馬斯克近日表示：“在AI訓練中，我們現在基本上耗盡了人類知識的累積總和。”之前研究也表明，人類生成的真實數據將在2到8年內消耗殆盡。鑒于真實數據日益稀缺，為滿足AI的“胃口”，科技行業正轉向使用合成數據。 澳大利亞“對話”網站在本月稍早時間報道中指出，
合成數據能否讓AI模型精確可靠？
人工智能（AI）初創公司xAI創始人埃隆·馬斯克近日表示：“在AI訓練中，我們現在基本上耗盡了人類知識的累積總和。”之前研究也表明，人類生成的真實數據將在2到8年內消耗殆盡。鑒于真實數據日益稀缺，為滿足AI的“胃口”，科技行業正轉向使用合成數據。澳大利亞“對話”網站在本月稍早時間報道中指出，合成數據
AI大模型“源”煉造客服大腦
2018年至今，NLP領域經歷了非常大的變化，Transformer、ELMO、BERT、GPT-3，再到最近的ChatGPT（GPT 3.5的微調）的突破，NLP在預訓練大模型的暴力拆解路上越走越遠，這也讓各行業開始相信：很多之前無法做到的場景、效果，現在可以有新的解法和落地。 智能客服，是
華為發布大模型時代AI存儲新品
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/7/504751.shtm
AI大模型走出“泡沫期”未來何如
今年3月ChatGPT-4上線以來，國內科技龍頭企業密集推出人工智能大模型，百度“文心一言”、阿里云“通義千問”、華為“盤古”、360“智腦”、昆侖萬維“天工”、京東“靈犀”、科大訊飛“星火”、騰訊“混元”、商湯“日日新”等大模型先后登場，呈現百花齊放、迅猛發展的態勢。截至2023年10月初，國
“紫東太初”全模態大模型開啟AGI新路徑
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/5/500126.shtm“‘紫東太初’2.0全模態大模型可融入3D、視頻、傳感信號等更多模態數據，并優化語音、視頻和文本的融合認知及常識計算等功能，進一步突破感知、認知和決策的交互屏障。”5月6日，在華為昇騰
－Science:新數學模型能預測流行病全球暴發路徑
西北大學科學家的數學理論提高了我們對流行病全球蔓延認識能力。該理論不僅能夠幫助我們確定疾病暴發源還能顯著提高預測疾病蔓延路徑。相關報道發表在近期的Science雜志上。 該數學模型是由理論物理學家現柏林洪堡大學(Humboldt-Universitaet)教授Dirk Brockman
劉聰：中國AI大模型也要走“直道沖鋒”之路
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/4/498384.shtm