AI新模型快速預測材料光學性質
未來的中央處理器（藝術圖）。圖片來源：美國趣味工程網站科技日報訊 （記者劉霞）據美國趣味工程網站近日報道，日本東北大學和美國麻省理工學院科學家，成功開發出一款新人工智能（AI）模型GNNOpt。該模型能以與量子模擬相同的精度預測材料的光學性質，但速度能快100萬倍。研究團隊表示，這一重要進展有望加速光伏和量子材料的研發步伐。推進太陽能電池、光子集成電路以及量子計算等領域的發展，離不開對材料光學特性的深入了解。但現有的實驗方法，如激光測試，受到光波波長范圍的限制。而模擬計算成本高昂，且需要滿足嚴格的標準。因此，科學家一直在尋找替代方法，以快速預測不同材料的光學性質。此前，圖形神經網絡（GNN）機器學習模型已經問世。這種模型通過將原子表示為圖形中的節點，原子鍵表示為圖形的邊，可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶體復雜結構之間的細微差別方面存在困難，這限制了它在預測材料特性方面的廣泛應用。新AI模型則另辟蹊徑，以材料的晶......閱讀全文
用AI生成數據訓練AI或導致模型崩潰
《自然》24日正式發表的一篇研究論文指出了一個人工智能（AI）嚴重問題：用AI生成的數據集訓練未來幾代機器學習模型，可能會嚴重“污染”它們的輸出，這被稱為“模型崩潰”。研究顯示，原始內容會在9次迭代以后，變成不相關的“胡言亂語”（演示中一個建筑文本最終變成了野兔的名字），這凸顯出使用可靠數據訓練
用AI生成數據訓練AI或導致模型崩潰
科技日報北京7月25日電?（記者張夢然）《自然》24日正式發表的一篇研究論文指出了一個人工智能（AI）嚴重問題：用AI生成的數據集訓練未來幾代機器學習模型，可能會嚴重“污染”它們的輸出，這被稱為“模型崩潰”。研究顯示，原始內容會在9次迭代以后，變成不相關的“胡言亂語”（演示中一個建筑文本最終變成了野
AI語言模型“提速”藥物發現
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/6/502762.shtm美國麻省理工學院和塔夫茨大學研究人員設計出一種基于大型語言模型（如ChatGPT）的人工智能算法，這種稱為ConPLex的新模型可將目標蛋白與潛在的藥物分子相匹配，而無需執行計算分子結
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
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
AI“模型崩潰”風險需警惕
從客戶服務到內容創作，人工智能（AI）影響了眾多領域的進展。但是，一個日益嚴重的被稱為“模型崩潰”的問題，可能會使AI的所有成就功虧一簣。“模型崩潰”是今年7月發表在英國《自然》雜志上的一篇研究論文指出的問題。它是指用AI生成的數據集訓練未來幾代機器學習模型，可能會嚴重“污染”它們的輸出。多家外媒報
《自然》封面：以AI生成數據訓練AI，模型變傻？
大模型有許多“崩”的時候，但有一種崩潰叫做“自毀前程”——近日，《自然》發表在封面的一篇論文指出，用AI生成的數據集訓練未來幾代機器學習模型，可能會“污染”它們的輸出。這項由英國牛津大學、劍橋大學、帝國理工學院、加拿大多倫多大學等多所高校聯合開展的研究顯示，原始內容會在數代內變成不相關的“胡言亂語”
《自然》封面：以AI生成數據訓練AI，模型變傻？
大模型有許多“崩”的時候，但有一種崩潰叫做“自毀前程”—— 近日，《自然》發表在封面的一篇論文指出，用AI生成的數據集訓練未來幾代機器學習模型，可能會“污染”它們的輸出。這項由英國牛津大學、劍橋大學、帝國理工學院、加拿大多倫多大學等多所高校聯合開展的研究顯示，原始內容會在數代內變成不相關的“胡
AI視頻生成模型Sora來了
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/2/517625.shtm
釋放AI大模型促消費潛力
??今年的《政府工作報告》提出持續推進“人工智能+”行動，旨在抓住人工智能技術突破機遇，使我國數字技術與制造優勢、市場規模優勢充分結合，推動人工智能大模型廣泛應用，真正賦能千行百業、走進千家萬戶。在構建新發展格局戰略背景下，AI大模型在激活內需市場、促進消費升級等方面充滿“模”力。??隨著人工智能技
模擬芯片大幅削減AI模型運行能耗
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/507457.shtm
AI模型搜尋癌癥線索速度遠超以往
質譜儀可以檢測人體細胞中糖分子的不同結構。圖片來源：馬格努斯·戈坦德/倫德伯格研究基金會科技日報北京7月10日電 （記者張夢然）瑞典哥德堡大學團隊開發了一種人工智能（AI）模型，通過糖分析增加檢測癌癥的可能性。與當前的半手動方法相比，AI模型能在幾秒鐘內準確發現異常。研究結果發表在新一期《自然·方法
AI模型可為癌癥患者選擇最佳療法
科技日報訊?（記者劉霞）來自澳大利亞國立大學、美國國家癌癥研究所和Pangea?Biomed制藥公司的科學家，成功開發出一種人工智能（AI）模型“DeepPT”，可以幫助醫生為癌癥患者選擇最佳療法。相關研究論文發表于最新一期《自然·癌癥》雜志。“DeepPT”通過預測患者的信使核糖核酸（mRNA）圖
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
模擬芯片大幅削減AI模型運行能耗
模擬計算機芯片運行人工智能（AI）語音識別模型的效率是傳統芯片的14倍，有可能為AI研究中巨大且不斷增長的能源消耗以及全球范圍內通用數字芯片短缺問題提供解決方案。 這一新產品由IBM Research開發，概述這項工作的論文發表于《自然》。研究人員聲稱，模擬芯片可以減少人工智能發展的障礙。
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
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
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
《自然》發文盛贊中國開源AI模型DeepSeek
最近，由來自杭州的“深度求索”初創團隊開發的DeepSeek系列AI模型，引發了全球范圍的關注。1月24日，知名學術期刊《自然》也發文關注該模型及相應產品，稱“中國開發的大語言模型DeepSeek-R1以親民價格和開放性挑戰了OpenAI的推理模型GPT-o1的地位，令科學家們感到興奮”。《中國科學
AI模型幫助診斷這種高風險疾病
廣義的結構性心臟病（structural heart disease，SHD）指任何心臟結構的異常，任何與心臟和大血管結構有關的疾病。其是一種進行性疾病，這意味著癥狀會隨著時間的推移而惡化，如果不及早發現和治療，死亡率較高。所以，早期診斷和治療是改善患者預后的關鍵。 當地時間5月24日，美國區域
OpenAI推出具備推理能力新AI模型
據ChatGPT制造者美國開放人工智能公司（OpenAI）官網12日報道，該公司已經成功研發出一系列具備推理能力的人工智能（AI）模型，并命名為“OpenAI o1”。這些模型的獨特之處在于，其會花更長時間思考問題，再做出響應，就像人類一樣。因此，這些模型能對復雜任務進行推理，解決以前模型很難解決的
OpenAI推出具備推理能力新AI模型
據ChatGPT制造者美國開放人工智能公司（OpenAI）官網12日報道，該公司已經成功研發出一系列具備推理能力的人工智能（AI）模型，并命名為“OpenAI o1”。這些模型的獨特之處在于，其會花更長時間思考問題，再做出響應，就像人類一樣。因此，這些模型能對復雜任務進行推理，解決以前模型很難解決的
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
AI重現黑洞耀斑的3D模型
美國科學家利用類似CT掃描的3D技術重建了銀河系中心超大質量黑洞人馬座A*附近的高能爆發事件圖，更清晰地呈現了黑洞周圍的亮斑是如何形成的。研究結果4月22日發表于《自然—天文學》。超級計算機模擬顯示，以吸積盤結構繞黑洞旋轉的物質會在名為耀斑的高能事件中周期性噴發，這類事件可在X射線、紅外線和無線電波
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
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