当AI开始“发Nature”,人类科学家靠什么绝地反击?
当AI开始“发Nature”,人类科学家靠什么绝地反击?在人类探索自然奥秘的征途中,科学工具的革新始终是突破认知边界的核心驱动力。2024年诺贝尔化学奖的颁发,标志着人工智能(AI)正式登上科学研究的核心舞台——三位获奖者通过AI驱动的蛋白质结构预测与设计,破解了困扰生物学半个世纪的难题,并实现了“从无到有”的蛋白质创新设计。
在人类探索自然奥秘的征途中,科学工具的革新始终是突破认知边界的核心驱动力。2024年诺贝尔化学奖的颁发,标志着人工智能(AI)正式登上科学研究的核心舞台——三位获奖者通过AI驱动的蛋白质结构预测与设计,破解了困扰生物学半个世纪的难题,并实现了“从无到有”的蛋白质创新设计。
今天向大家介绍一项来自香港大学黄超教授实验室的最新科研成果 VideoRAG。这项创新性的研究突破了超长视频理解任务中的时长限制,仅凭单张 RTX 3090 GPU (24GB) 就能高效理解数百小时的超长视频内容。
在巴黎AI行动峰会上,李飞飞博士作为开幕嘉宾受邀发表演讲。她带领我们回顾了人工智能的发展,重点讲解了她现在的研究方向「空间智能」与「具身智能」。马克龙为峰会造势使用的AI生成视频同样引起了人们热议。
梁文峰说,钱从来都不是问题,唯一担心的是缺算力。不过,基于国产昇腾算力的DeepSeek R1系列推理API,性能已经直接对标高端GPU了!而且,华为已经率先携手国内15所头部高校,打造出了独一份的科教创新卓越/孵化中心,通过产教融合、科教融汇破解高校科研的算力困局。
复旦新研究揭示了AI系统自我复制的突破性进展,表明当前的LLM已具备在没有人类干预的情况下自我克隆的能力。这不仅是AI超越人类的一大步,也为「流氓AI」埋下了隐患,带来前所未有的安全风险。
近日,来自香港科技大学、南洋理工大学等机构的研究团队最新成果让这一设想成为现实。他们提出的 SelfDefend 框架,让大语言模型首次拥有了真正意义上的 ' 自卫能力 ',能够有效识别和抵御各类越狱攻击,同时保持极低的响应延迟。
一篇报道,在AI圈掀起轩然大波。文中引用了近2年前的论文直击大模型死穴——Transformer触及天花板,却引来OpenAI研究科学家的紧急回应。谁能想到,一篇于2023年发表的LLM论文,竟然在一年半之后又「火」了。
上海拥有全国1/3的人工智能重点企业、41%的智能芯片产能和日均处理的20PB级城市数据,却在2025年伊始遭遇了尴尬的叩问: 一家总部杭州的初创公司DeepSeek横空出世,其开源大模型的开发者调用量在一周内突破微软亚洲研究院十年累积量,直接促成全球170个国家开发者建立起47万个衍生模型
今天,Meta 公布了两项重磅研究,他们联合认知科学和神经科学顶尖研究机构巴斯克认知、大脑和语言中心(BCBL),采用非侵入式方法利用 AI 解码大脑语言、并进一步理解人类大脑如何形成语言。这两项突破性的研究成果也使得高级机器智能(Advanced Machine Intelligence, AMI)更加接近实现。
近日,北京航空航天大学的研究团队基于 TinyLLaVA_Factory 的原项目,推出小尺寸简易视频理解框架 TinyLLaVA-Video,其模型,代码以及训练数据全部开源。在计算资源需求显著降低的前提下,训练出的整体参数量不超过 4B 的模型在多个视频理解 benchmark 上优于现有的 7B + 模型。