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RSS订阅原创 AI药神：当人工智能闯入药物研发的“无人区“
接着，分子对接技术像虚拟的"钥匙匠"，在计算机中让数百万候选分子与靶点蛋白"亲密接触"，筛选出最匹配的候选者。更疯狂的是扩散模型——通过给分子"加噪-去噪"的过程，它能在靶点口袋中直接"雕刻"出全新的3D分子，就像数字版的分子雕塑家。或许在不远的将来，治愈癌症或阿尔茨海默病的"神药"，就诞生于某个AI算法的灵光乍现——这不是科幻小说的桥段，而是正在发生的医学革命。基于配体的药物设计（LBDD）技术展现了化学家的"第六感"——通过已知活性分子的蛛丝马迹，逆向破解药物的密码。
2025-04-03 08:06:31
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原创 AI矿工掘金材料新大陆：DeepMind如何用神经网络改写元素周期表？
GNoME的核心是套用自然语言处理的革命性思路：把原子视为"化学单词"，晶体结构看作"元素句子"。他们不是手握烧瓶的传统化学家，而是DeepMind团队开发的GNoME人工智能——这个基于图神经网络的"元素建筑师"，刚刚在《自然》杂志上宣布发现了38.1万种新型稳定材料，将人类认知的材料宇宙瞬间扩大了十倍。当3.8万种开放晶体结构在全球实验室生根发芽，或许某天，人类终将解开元素周期表最后的密码，在AI辅助下缔造真正的材料奇点。这些曾被判"死刑"的复杂体系，如今在AI的化学视野中展现出惊人的稳定性。
2025-03-27 10:30:54
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原创 AI Agent：技术浪潮中的机遇与挑战
这种从"被动响应"到"主动执行"的跃迁，正如开发者William Lee所言："真正的智能体不应是对话机器人，而应具备自主行动的核心决策系统。这种变革不仅意味着人力成本的缩减，更将催生全新的价值交付模式——从精准营销的智能方案生成，到AI Agent的自主流程优化，人机协同将创造出前所未有的生产力形态。中国电商专家郭涛指出的"三层面痛点"颇具警示意义：基础理论的原创匮乏、核心算法的对外依赖、高端芯片的制程差距，这些"卡脖子"问题可能让AI Agent竞争演变成新形态的科技博弈。
2025-03-20 08:34:33
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原创 新型神经网络KAN：准确性高且易于解释
近年来，研究人员开发了一种新型神经网络——柯尔莫戈洛夫-阿诺德网络（KAN），这种网络不仅在准确性上超越了传统系统，而且具有更高的可解释性，为科学家发现新的自然规律提供了有力工具。此外，KAN的可视化能力使得研究人员可以直观地绘制出激活函数的形状，了解每个连接的重要程度，并通过修剪弱连接和简化激活函数，用直观的单行函数总结整个KAN。例如，阿根廷圣安得利斯大学的研究团队将KAN与卷积神经网络结合，用于手写数字和衣服分类任务，取得了与传统卷积神经网络相当的性能，但使用的参数减少了约40%。
2025-03-06 08:12:45
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原创 DeepSeek崛起：中国AI挑战美国领先地位
DeepSeek的崛起，不仅是一个模型的成功，更是中国AI产业整体实力提升的缩影，预示着AI供应链格局或将迎来重塑。他指出，尽管美国在GenAI领域一度领先，但中国的进步速度惊人，双方在文本模型上的差距已经迅速缩小，甚至在某些领域，如视频生成，中国已经取得了领先地位。此外，在AI伦理和监管方面，中国也需要加强与国际社会的合作和交流，以确保AI技术的健康发展和广泛应用。DeepSeek的崛起是一个令人瞩目的现象，它不仅展示了中国AI团队的实力和创新精神，也预示着全球AI产业格局的深刻变化。
2025-02-14 08:13:00
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原创 AI实验室copilot自动化科研，AMD联手约翰霍普金斯大学：成本节约84%！
为了解决这一问题，AMD 与约翰霍普金斯大学的研究团队联合推出了名为 Agent Laboratory 的创新框架，该框架能够实现从文献综述到实验设计和报告撰写的全流程自动化，显著提升科研效率。Agent Laboratory 的核心是一个多智能体协作系统，它包括多个专业化的语言模型代理：PhD 代理负责文献综述和研究规划，Postdoc 代理负责实验设计和结果解释，ML 工程师代理专注于代码实现，而 Professor 代理则负责论文评审和质量控制。
2025-01-16 08:33:09
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原创 迎接2025年：人工智能引领的新时代变革
随着科技的飞速发展，我们正站在新时代的门槛上，准备迎接由人工智能（AI）驱动的深刻变革。通过与AI的紧密合作，我们可以将更多的时间和精力投入到那些需要人类独特创造力和情感智慧的工作中，从而释放出前所未有的生产力和创新力。同时，新一代的语音助手将具备更强的智能和交互能力，能够理解复杂的指令并提供更准确的响应，为人们的生活带来极大的便利。因此，“负责任”的人工智能将成为企业和社会的一个核心议题。在物流、客户支持和营销等领域，算法将代替人工做出快速而准确的决策，为企业带来更高的效率和更强的市场竞争力。
2024-12-19 08:16:40
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原创 人工智能时代的计算化学实验：量子化学与机器学习的融合
2024年5月，多伦多大学Alán Aspuru-Guzik课题组在《Advanced Materials》期刊上发表的综述文章，为我们揭示了在这一新兴时代背景下，计算化学实验如何从量子化学迈向机器学习，并探讨了两者的深度融合如何为化学研究开辟新路径。他们凭借深厚的专业知识和直觉，能够推动计算机实验的不断进步，并与量子力学和ML技术紧密合作，共同探索新的、基于物理和数据驱动的解决方案。随着技术的不断进步和理论的持续深化，我们有理由相信，未来的化学研究将在AI与ML的助力下，绽放出更加璀璨的光芒。
2024-12-12 08:21:16
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原创 北大新模型FAN：新型神经网络架构，填补周期性特征建模空白
此外，FAN的实用性还体现在其广泛的应用场景中。展望未来，随着北大研究团队对FAN的进一步研究和优化，我们有理由相信，FAN将成为基础模型的关键组成部分，为人工智能领域的技术进步和创新发展注入新的活力。同时，FAN的成功也启示我们，在探索和理解自然界和人类社会的规律时，应该更加注重跨学科、跨领域的融合与创新，以更加全面、深入的视角去揭示世界的本质和奥秘。我们有理由期待，在未来的科学研究和技术革新中，FAN将发挥更加重要的作用，为人类社会的进步和发展贡献更多的智慧和力量。
2024-11-29 08:34:55
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原创 DGCL：双图神经网络对比学习引领分子性质预测新篇章
近日，中山大学邹青松教授团队在Briefings in Bioinformatics上发表了一项重要成果——DGCL模型，该模型通过双图神经网络对比学习，实现了对分子性质的精准预测，为化学研究注入了新的活力。通过采用不同的GNN编码器，该模型能够充分利用分子固有的结构信息，捕捉分子的多维特征。同时，通过构建丰富的正负样本对，DGCL模型增强了模型对分子表征的区分能力，避免了过拟合的风险。通过双图神经网络对比学习和混合分子指纹的结合，该模型实现了对分子性质的精准预测，为化学研究注入了新的活力。
2024-11-14 08:31:03
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原创 AI设计抗体笼药物：诺奖得主David Baker创立新公司引领生物制药革命
这种设计不仅保留了抗体的结合亲和力，还通过调整抗体笼的几何形状，改变了它们在体内的分布、保留方式以及与目标蛋白的相互作用方式。通过对几何形状的精确控制，抗体笼可以实现可调节的目标蛋白结合与递送，将抗体药物递送并分布到身体的特定部位或远离某些部位，从而具有更好的治疗效果。研究团队进一步验证了抗体笼的效果，发现与游离抗体或Fc融合相比，靶向细胞表面受体的抗体笼能够显著增强信号转导，如DR5介导的细胞凋亡、Tie2介导的血管生成，以及CD40激活和T细胞增殖。
2024-11-07 08:23:16
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原创 Meta推出OMat24：AI驱动材料发现迈向新纪元
然而，一个显著的障碍在于缺乏公开的数据集和开放的预训练模型，限制了AI技术的广泛应用。OMat24数据集和模型的开源，为材料科学家提供了强大的工具，使他们能够更高效地探索化学空间，发现具有优异性能的新材料。更重要的是，开源版本为材料科学界提供了更多的选择和可能性，推动了AI技术在材料发现中的广泛应用和进一步发展。OMat24数据集的推出，不仅提供了大量的DFT计算结果，还涵盖了广泛的元素分布和物理上重要的非平衡结构，确保了训练的模型在动力学和远离平衡的特性上具有出色的适应性。
2024-10-24 08:30:27
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原创 AI引领科学革命：AlphaFold开发者获2024诺贝尔化学奖
AlphaFold的广泛应用，特别是在生物制药领域，已经取得了显著的成果。从AlphaFold到AlphaFold 3：不断进化的预测能力AlphaFold的旅程始于2018年，当时DeepMind在第13届“蛋白质结构预测奥运会”CASP比赛中，凭借AlphaFold成功预测了43种蛋白质中25种的最准确结构，力压群雄，一战成名。与现有的预测方法相比，AlphaFold 3在预测蛋白质与其他分子类型的相互作用方面，准确率提高了至少50%，对于一些重要的相互作用类别，预测准确率甚至提高了一倍。
2024-10-11 08:05:40
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原创 AI加速绿色氢能革命：新催化剂发现仅需数天
此外，随着氢能产业的不断发展，对催化剂的需求也将持续增长，如何进一步提高催化剂的效率和降低成本，将是未来研究的重要方向。总之，多伦多大学的研究团队通过AI技术成功筛选出了一种性能优异的绿色氢气生产催化剂，为氢能产业的快速发展注入了新的活力。近期，多伦多大学（UoT）的研究团队通过人工智能（AI）技术，成功在几天内筛选出了一种性能优异的绿色氢气生产催化剂，这一突破性进展为氢能产业的快速发展注入了新的动力。然而，该技术对电力和催化剂的需求极高，尤其是贵金属催化剂的使用，使得PEM电解槽的制造成本居高不下。
2024-09-12 08:24:04
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原创 西湖大学卢培龙团队突破：精确从头设计异手性蛋白复合物，开启镜像蛋白研究新篇章
它为我们揭开了异手性蛋白复合物设计的神秘面纱，也为未来的生物医学研究提供了无限可能。D型蛋白质，即由D-氨基酸或非手性氨基酸（如甘氨酸）组成的蛋白质分子，能够与L型蛋白质形成特异性的异手性蛋白-蛋白相互作用，这种独特的性质使其在生物医学领域具有巨大潜力。近日，西湖大学卢培龙团队携手清华大学刘磊团队，在《Cell Research》期刊上发表了一项革命性的研究成果——首次实现了异手性蛋白复合物的精确从头设计，这一突破不仅填补了蛋白质设计领域的一大空白，更为分子工具、疾病治疗及诊断技术的发展开辟了新的可能性。
2024-09-05 08:59:25
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原创 深度学习：革新药物心脏毒性预测的新篇章
深度学习模型在这一任务上表现出了86.9%的准确率，且能够识别重要的分子特征，为肝毒性预测提供了新的思路。传统上，评估药物的心脏毒性主要依赖于体内和体外模型，但这些方法存在显著的局限性，往往无法准确预测药物对心脏的实际影响。其中，药物的心脏毒性是一个尤为棘手的问题，不少药物在上市后因被发现对心脏有潜在伤害而被迫召回，这不仅对患者构成威胁，也造成了巨大的资源浪费。特别是基于SST-CNN的框架，在药物类型分类上的准确率高达98.55%，在区分心脏毒性和非心脏毒性药物方面的准确率更是达到了惊人的99%。
2024-08-30 08:18:03
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原创 AI科学家：从理论到实践的科研自动化革命
近日，Sakana AI公司，由Transformer架构的创造者之一Llion Jones创立，宣布了一项令人震惊的进展——首个完全自动化的科研平台，名为“The AI Scientist”。在测试过程中，团队对比了不同主流大模型的性能。Sakana AI的这项创新，无疑是AI科研领域的一座里程碑，它不仅展现了AI在科研自动化方面的巨大潜力，更为未来的科研模式带来了无限想象空间。自动化同行评审：配套的AI审稿人以近乎人类的准确度评估论文质量，提供反馈，形成持续的优化闭环，促进AI科学家的技能提升。
2024-08-19 08:19:32
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原创 人工智能与心理健康护理：挑战、机遇与未来展望
患者和公众往往对AI抱有不切实际的期望，认为它能迅速解决复杂的心理问题，而实际上，AI的应用需要精准定位问题、精心设计算法，并经过严格的验证和测试。此外，AI还能根据患者的反馈和治疗进展，动态调整治疗方案，实现精准医疗。只有正视这些挑战、不断探索创新、加强跨学科合作与法律法规建设，才能充分发挥AI在提升心理健康护理水平方面的巨大潜力，为患者带来更加精准、高效、个性化的医疗服务。因此，应加强对AI的科普宣传和教育引导，提高公众对AI技术的认识和信任度，为AI在心理健康护理领域的广泛应用营造良好的社会氛围。
2024-08-09 08:30:00
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原创 NeuralGCM：革新气候预测的机器学习新纪元
如今，随着机器学习（ML）技术的飞速发展，一种全新的气候预测方法——NeuralGCM应运而生，它不仅融合了传统物理建模的严谨性，还借助神经网络的强大学习能力，实现了气候预测的高效与精准。我们有理由相信，在NeuralGCM等创新技术的推动下，人类将更好地理解和应对气候变化的挑战，共同守护我们唯一的地球家园。在预测1980年至2020年间40年的温度变化时，NeuralGCM的2.8°确定性模型的平均误差仅为0.25摄氏度，远低于仅大气模型（AMIP）的0.75摄氏度。高效与精准的双重突破。
2024-07-25 08:20:58
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原创 多模态特征提取：揭示蛋白质与配体结合亲和力的新篇章
近期，来自厦门大学的研究团队提出了一种创新的多模态特征提取（MFE）框架，首次将蛋白质表面、3D结构和序列信息相结合，为蛋白质-配体结合亲和力的预测开辟了新路径。通过整合蛋白质的表面信息、3D结构和序列信息，并利用交叉注意机制实现特征的有效对齐，该框架显著提升了预测的准确性和可靠性。因此，如何有效整合和利用蛋白质的多模态信息，成为提升预测准确性的关键。该框架首次将蛋白质的表面信息、3D结构和序列信息融合到一个统一的模型中，通过交叉注意机制实现不同模态之间的特征对齐，从而获得更为丰富和准确的特征表示。
2024-07-18 08:32:42
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原创 探索人工智能在3D医学图像分割中的革新与挑战
同时，模型在设计时考虑到了计算效率和实用性，推出了两种不同规模的版本，即SAT-Pro和SAT-Nano，以适应不同级别的计算资源需求。例如，如何处理和分析更为复杂的医学图像数据，如何进一步提升模型的分割准确度和速度，以及如何确保模型在不同医疗系统中的兼容性和稳定性等。这种基于文本提示的分割方法，不仅提高了分割任务的灵活性和可控性，还大幅度提升了模型的适用性和实用性。此外，SAT模型的开源特性意味着全球的医学研究人员与临床医生都可以自由访问这一资源，这将极大地推动全球医学图像分析技术的进步与普及。
2024-07-11 08:38:24
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原创 拓扑Transformer模型TopoFormer：革新药物研发的智能钥匙
近期，由美国密歇根州立大学数学系Guowei Wei教授领导的跨学科团队研发的TopoFormer模型，以其独特的拓扑Transformer架构，为药物研发领域带来了革命性的突破。TopoFormer的成功研发，是人工智能与药物研发领域深度融合的典范。药物研发的关键一步，就是找到能够与这些靶点特异性结合的分子，即配体，以调节靶点的功能，从而达到治疗疾病的目的。传统的计算机模型虽然能够基于药物和蛋白质的化学组成进行一定程度的预测，但往往忽略了分子形状和三维结构的重要信息，这极大地限制了预测的准确性。
2024-07-04 08:34:35
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原创 糖与蛋白质的“隐秘对话”：DeepGlycanSite如何揭示生命之谜
在生命的复杂舞台上，糖类与蛋白质之间的相互作用犹如一场精心编排的舞蹈，其背后的每一个细微动作都可能对生物体的生理与病理过程产生深远影响。如今，中国科学院的团队凭借他们开发的DeepGlycanSite深度学习模型，为这一难题提供了新的解决方案，并开启了糖-蛋白质相互作用研究的新篇章。在涉及一百多种独特糖结合蛋白的独立测试集上，DeepGlycanSite的平均马修斯相关系数（MCC）达到了0.625，这是当前最先进的计算方法StackCBPred（MCC为0.018）的30倍以上。
2024-06-27 08:44:07
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原创 千脑计划：模拟人类大脑皮层，开启AI新纪元
Numenta的研究人员认为，与传统深度神经网络构建单一世界模型的方式不同，大脑皮层的多个皮质柱实际上在并行工作，生成多个世界地图。千脑计划的发起人，加州人工智能公司Numenta的联合创始人Jeff Hawkins，在斯坦福大学以人为本的人工智能会议上宣布了这一创新计划。通过模仿人类大脑的工作原理，我们有望开发出更加智能、高效、稳定的人工智能系统，为人类社会的发展做出更大的贡献。通过模仿人类大脑皮层的工作原理，千脑计划有望解决传统神经网络面临的诸多问题，为人工智能的发展注入新的活力。
2024-06-20 08:11:26
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原创 从大型语言模型到大脑语言理解：探索话语理解的神经机制
在这其中，大型语言模型（LLMs）以其卓越的性能和广泛的应用前景，成为了当前研究的热点。他们的工作不仅展示了LLMs在模拟人类语言处理方面的巨大潜力，也为解决语言神经科学中的一些问题提供了新的思路和方法。随着技术的不断进步和研究的深入，我们有理由相信，在不远的将来，我们将能够更加深入地理解人类语言处理的奥秘，并开发出更加智能、高效的人工智能系统来服务人类社会。为了验证NSP任务的有效性，香港理工大学的研究团队构建了两个基于BERT的深度语言模型（DLM），并在预训练中操纵了NSP的存在。
2024-06-14 08:29:25
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原创 斯坦福AI团队抄袭事件，清华回应：也算国际认可
更为关键的是，Llama3-V在一些未公开的实验性特征上，如识别清华简（一种罕见的战国时期古代文字），也表现出了与MiniCPM-Llama3-V 2.5高度相似的行为。抄袭事件的背后，反映出的是一些学者在追求学术成就和荣誉的过程中，忽视了学术道德和诚信的重要性。同时，他们也应该采取措施防止类似事件的再次发生，加强学术道德和诚信的教育和培训，确保所有研究人员都能够遵守学术规范和道德准则。同时，我们也应该加强对科学研究的投入和支持，鼓励更多的优秀人才投身于科学研究事业中，推动科技的进步和发展。
2024-06-06 08:40:54
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原创 AI引领药物研发新纪元：赛诺菲、OpenAI与Formation Bio的跨界合作
OpenAI将利用其先进的算法和模型微调能力，为药物研发提供精准的数据分析和预测，助力研发团队更快地发现潜在的药物候选物，并优化临床试验设计。2024年5月21日，全球知名的生物制药公司赛诺菲、创新药物开发商Formation Bio与人工智能技术先锋OpenAI宣布了一项具有里程碑意义的合作——共同构建人工智能驱动的软件，以加速药物开发，为患者带来更高效、更精准的新药。赛诺菲作为行业内的领军企业，将充分利用其丰富的专有数据和深厚的行业经验，为AI模型的构建和优化提供有力支持。
2024-05-30 08:25:18
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原创 国产黑马Yi-Large崭露头角，中文榜首与GPT-4o并驾齐驱
Yi-Large是由中国大模型公司零一万物提交的千亿参数闭源大模型，其在LMSYS竞技场最新排名中，总榜排名世界第七，中国大模型中排名第一，这一成绩超过了Llama 3-70B、Claude 3 Sonnet等国际大厂模型。近日，一个名为“Yi-Large”的国产大模型在Chatbot Arena竞技场中异军突起，不仅在国内大模型中夺得头筹，更在全球范围内跻身前列，与OpenAI的GPT-4o并驾齐驱，共同称霸中文榜首，这一成就令人瞩目。零一万物作为国内大模型企业的佼佼者，其成功并非偶然。
2024-05-23 08:48:22
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原创 钽酸锂集成光子芯片：引领光电集成新纪元
在这一背景下，中国科学院上海微系统与信息技术研究所（以下简称上海微系统所）的研究员欧欣团队与瑞士洛桑联邦理工学院Tobias Kippenberg团队合作，成功实现了钽酸锂集成光子芯片的批量制造，为光电集成技术的发展带来了新的曙光。随后，研究团队联合开发了超低损耗钽酸锂光子器件微纳加工方法，将器件的光学损耗降低至前所未有的水平，远低于已知的晶圆级铌酸锂波导的最低损耗值。这一技术的突破，不仅解决了钽酸锂薄膜制备的难题，更为后续的光子器件制造奠定了坚实的基础。
2024-05-14 08:07:37
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原创 脑机接口（BCI）助力失语者重获交流能力：纽约大学最新研究突破
这项名为“A neural speech decoding framework leveraging deep learning and speech synthesis”的研究，介绍了一个创新的可微分语音合成器，该合成器结合了轻量级卷积神经网络，能够将语音编码为一系列可解释的语音参数，并通过可微分技术重新合成语音。为了训练个性化的神经到语音解码模型，每个病人的可用数据时间通常仅约十分钟，这对于依赖大量训练数据的深度学习模型而言是一个显著的制约因素。其次，人类语音的高度多样性也增加了建模的复杂度。
2024-05-09 08:26:34
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原创 AI突破基因编辑领域：首个开源AI设计基因编辑器成功编辑人类细胞DNA
这一举措不仅降低了基于CRISPR技术的治疗、农业和科学应用的成本，而且降低了技术门槛，使得更多的研究者和企业能够参与到这一领域的探索中来。这一技术突破标志着基因编辑领域迈入了全新的时代，AI首次成功实现对人类细胞DNA的精确编辑，为未来的医疗、农业和科学领域带来了无限可能。我们有理由相信，在不久的将来，基因编辑技术将在各个领域发挥更加重要的作用，为人类社会的发展和进步贡献更多的力量。它为我们提供了一个全新的视角和工具，让我们能够更加深入地探索生命的奥秘，为人类的健康和福祉做出更大的贡献。
2024-04-28 07:56:34
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原创 神经计算的新视角：跨越算法与物理的桥梁
近日，美国桑迪亚国家实验室的研究人员在《Nature Communications》上发表了一篇题为《The brain’s unique take on algorithms》的评论文章，深入探讨了桥接自上而下算法和自下而上物理方法的新兴理论计算框架在神经计算技术发展中的重要作用。未来，随着研究的深入和技术的进步，我们有望揭开大脑计算机制的神秘面纱，为人类社会的发展带来更多的可能性和机遇。因此，研究大脑的计算机制，不仅有助于我们理解生物智能的本质，也为提高人工智能的能源效率和认知能力提供了可能。
2024-04-16 08:09:46
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原创 大模型推动机器人智能化的探索与实践
大模型可以通过对大量历史数据的分析和学习，构建出更加精准的决策模型，帮助机器人在面对复杂任务时做出更加合理的决策。随着机器人与大模型的深度融合，我们可以预见未来的机器人将更加具备自我学习和适应环境的能力，能够在不断变化的场景中实现自我优化和升级。同时，我们也需要不断研究和解决大模型在应用过程中遇到的问题和挑战，为机器人的智能化发展提供强有力的支持。大模型以其强大的数据处理能力和深度学习能力，为机器人提供了更高级别的认知、感知和决策能力，使机器人能够在复杂多变的环境中实现更加智能的行为。
2024-04-09 08:35:30
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原创 AI与大数据在新材料研发中的辅助应用
例如，一些先进的研发团队利用这两项技术对新型电池材料进行了深入研究，通过大数据分析预测了不同材料的性能表现，并利用AI算法优化了材料的结构设计和生产工艺。这些数据不仅可以帮助研发人员更全面地了解材料的性能特点，还可以为后续的研发工作提供有力的数据支持。而AI与大数据技术的引入，使得新材料研发可以基于海量数据进行分析和预测，大大提高了研发的精准度和成功率。我们应该充分利用这两项技术的优势，不断创新和完善研发模式，推动新材料领域的快速发展，为人类社会的进步贡献更多力量。
2024-04-07 08:06:05
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原创 网络安全：筑牢防线，抵御恶意攻击
然而，随着网络技术的飞速发展，恶意攻击的形式和手段也日益复杂多变，给网络安全带来了严峻挑战。因此，我们必须高度重视网络安全，采取有效措施，筑牢防线，抵御恶意攻击。此外，加强网络安全设备的更新和维护，确保其始终处于最佳状态，也是必不可少的。同时，我们也应该认识到，网络安全不仅仅是技术问题，更是社会问题、政治问题。因此，我们每个人都应该成为网络安全的参与者和守护者，共同为构建一个安全、可信、健康的网络环境而努力。在未来的日子里，让我们携手并进，共同筑牢网络安全防线，抵御恶意攻击，为信息化社会的发展保驾护航。
2024-04-02 08:26:50
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原创 计算化学：探索分子世界的数字之钥及其与AI的交融未来
AI的机器学习算法能够从海量的化学数据中提取有用的信息，预测分子的性质和行为，甚至设计出全新的分子结构。这种数据驱动的方法与传统的基于物理定律的计算化学方法形成了有力的互补。计算化学，简而言之，是利用计算机科学的方法、算法和理论来模拟、预测和解释化学现象的科学。但在这个信息爆炸的时代，化学已经远远超越了这些传统范畴，它与计算科学的结合，诞生了一门新兴学科——计算化学。我们有理由相信，在不久的将来，计算化学将为我们解锁更多自然界的奥秘，为人类的进步贡献更多的智慧与力量。计算化学与AI的关系。
2024-03-27 07:54:31
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原创 AI助力化工企业迈向智能化发展
通过智能化的研发、生产和管理，化工企业可以更好地应对市场变化，提高产品质量和生产效率，实现可持续发展。基于机器学习和深度学习算法，AI可以预测化学物质的性质、反应路径和产品特性，为研发人员提供宝贵的参考信息，缩短研发周期，降低研发成本。通过在生产过程中收集和分析大量的数据，AI可以建立质量预测模型，及时发现潜在的质量问题，并采取措施进行调整，保证产品质量稳定可靠。通过物联网设备采集的数据，结合AI算法进行实时分析，可以及时发现生产过程中的异常情况，并采取相应措施，保证产品质量和生产效率。
2024-03-19 11:15:50
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原创 肚子越大，大脑萎缩越严重
通过逻辑回归分析，研究还发现不同年龄段人群总灰质和白质萎缩的风险不同。对于20-39岁人群来说，腹部脂肪高的人总灰质萎缩的概率是正常脂肪水平人的5.9倍；研究的重大发现是，腹部脂肪与整体脑组织的总灰质和总白质体积减少有关，而且还会导致认知衰退的风险增加。这项研究强调了保持健康生活方式的重要性，尤其是控制腹部脂肪堆积，以降低痴呆风险。同时，研究也提醒我们要重视睡眠质量，因为最新的研究发现，随着年龄增长导致的慢波睡眠减少可能增加痴呆风险。并且腹部过多的脂肪堆积可能会使记忆力打折扣，增加患脑萎缩和痴呆的风险。
2023-11-23 08:12:51
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原创 超200万开发人员受影响，ChatGPT全线大崩溃
据了解，故障发生的大致时间为晚21点30分至23点30分左右。此外，这一故障也影响了OpenAI的API（应用程序设计页面）服务，该服务有超过200万开发人员使用。由于负载的原因，短期内可能会出现服务不稳定的情况，对不起。在今年3月份和8月份已发生过类似事故，宕机时间分别为12小时、3小时。不断增长的用户规模也在考验着OpenAI的承受能力。11月8日晚间，人工智能公司OpenAI旗下聊天机器人服务ChatGPT突现重大故障，导致该应用无法使用，整个故障的时间大致持续了100分钟，堪称史上最大的一次事故。
2023-11-21 08:21:32
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