搜索
世界是变化的，分子是运动的，从预测静态单一结构走向动态构象分布是揭示蛋白质等生物分子功能的重要一步。探索蛋白质的构象分布，能帮助理解蛋白质与其他分子相互作用的生物过程；识别蛋白质表面下的潜在药物位点，描绘各个亚稳态之间的过渡路径，有助于研究人员设计出具有更强特异性和效力的目标抑制剂和治疗药物。但传统的分子动力学模拟方法昂贵且耗时，难以跨越长的时间尺度，从而观察到重要的生物过程。
斯坦福大学的研究人员研究了RAG系统与无RAG的LLM （如GPT-4）相比在回答问题方面的可靠性。研究表明，RAG系统的事实准确性取决于人工智能模型预先训练的知识强度和参考信息的正确性。
3D生成也有自个儿的人工评测竞技场了～ 来自复旦大学和上海AI lab的研究人员搞了个3DGen-Arena，和大语言模型的Chatbot-Arena、GenAI-Arena等一脉相承，要让大伙儿对3D生成模型来一场公开、匿名的评测
更适配中文的语音大模型来了—— 来自中国电信人工智能研究院，AI领域Fellow大满贯科学家李学龙带队，发布首个能听懂30多种多方言混说的大模型。 号称最难方言、“魔鬼的语言”的温州话，也不在话下。
为什么是OpenAI首先开发出像GPT-4这样强大的模型？联合创始人Greg在接受采访时透露，团队中不仅仅有学术背景的研究型人才，同时还有优秀的工程人才，这使得他们能够从不同的角度解决问题，更有效地推动项目进步。
中国AI资源要靠储备，更要靠开放的生态。
目标检测领域，迎来了新进展—— Grounding DINO 1.5，IDEA研究院团队出品，在端侧就可实现实时识别。
当前，多模态大模型 （MLLM）在多项视觉任务上展现出了强大的认知理解能力。 然而大部分多模态大模型局限于单向的图像理解，难以将理解的内容映射回图像上。 比如，模型能轻易说出图中有哪些物体，但无法将物体在图中准确标识出来。 定位能力的缺失直接限制了多模态大模型在图像编辑，自动驾驶，机器人控制等下游领域的应用。针对这一问题，港大和字节跳动商业化团队的研究人员提出了一种新范式Groma
TinyLLaVA 项目由清华大学电子系多媒体信号与智能信息处理实验室 (MSIIP) 吴及教授团队和北京航空航天大学人工智能学院黄雷老师团队联袂打造。清华大学 MSIIP 实验室长期致力于智慧医疗、自然语言处理与知识发现、多模态等研究领域。北航团队长期致力于深度学习、多模态、计算机视觉等研究领域。
使用人类脑细胞，活的。 科幻小说《三体》中，为了支撑科技的发展，人类提出了几种下一代计算机的方案，其中除了传统的冯诺依曼架构，还包括量子计算机和生物计算机。其中量子计算的概念现在已有大量研究，生物计算的研究却少有报道。