理论

编辑 | ScienceAI2024 年 10 月 9 日北京时间 17 时 45 分许，瑞典皇家科学院在斯德哥尔摩宣布，将 2024 年诺贝尔化学奖的一半授予华盛顿大学教授大卫·贝克（David Baker），以表彰他在「计算蛋白质设计」方面的贡献，并将另一半授予Google DeepMind 的科学家戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·M·詹伯（John M. Jumper…

编辑 | X_X2024 年 10 月 8 日，诺贝尔物理学奖授予了两位 AI 领域的科学家，以表彰他们的发现。诺贝尔奖评审团表示，被誉为「人工智能教父」的英裔加拿大科学家 Geoffrey Hinton 和美国物理学家 John Hopfield 因「利用人工神经网络实现机器学习的发现和发明」而获得该奖。这一切意味着什么？Geoffrey Hinton 和 John Hopfield 的研究主要…

编辑 | ScienceAI人们总是在寻找规律来解释宇宙，并预测未来。俗话说，「朝霞不出门，晚霞行千里」，人们常常用它来预测天气。AI 非常擅长发现模式并进行预测。现在，微软研究人员正在尝试将「基础模型」应用于科学领域。材料科学、气候科学、医疗保健和生命科学等科学学科有望通过 AI 取得进步。专家表示，针对这些学科量身定制的基础模型将加快科学发现的进程，使他们能够更快地创造出实用的东西，如药物、新…

编辑 | ScienceAI上海交通大学李金金、上海市红房子妇产科医院金莉萍等组成的联合团队，开发了基于人工智能的流产风险预警平台，首次实现了在怀孕前，通过分析血清代谢物来精准预测流产风险。该研究以「Interpretable learning predicts miscarriage using pre-pregnancy serum metabolites」为题，于 2024 年 10 月发布…

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作者 | 中国科学院多学科交叉研究团队编辑 | ScienceAI近年来，大语言模型（LLMs）已在自然语言、计算机视觉等通用领域引发了新一轮技术革命，通过大规模语料和模型参数进行预训练，LLMs能够掌握语言的共性规律，能够对多种下游任务产生质的提升，已经形成了新的人工智能范式。在生命科学领域，单细胞组学技术的突破产生了大量不同物种细胞的基因表达谱数据，形成了海量的生命「语料」。如果把基因表达值看…

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编辑 | 紫罗人工智能（AI）当下及未来的进步，意味着它在解决先前被视为棘手难题的能力上实现了阶段性的转变。鉴于这一巨大的技术飞跃，现在是我们必须定义未来轨迹的时候了。随着公司继续创新人工智能系统并将其集成到当前产品中，我们有责任问自己：我们想要构建的未来是什么？作为一个社会，我们必须采取立场并定义我们想要的人与人工智能系统之间的关系。我们仍处于人工智能革命的早期阶段，因此现在将我们的轨迹设定在一…

写论文？那只是其中的一小步。在研究生期间，很多人经常会迷茫于如何构建自身的研究。我们应该如何开展研究，才能在已经相当拥挤的人工智能领域有所作为？太多人认为，长期的项目、适当的代码发布和深思熟虑的基准测试无法产生足够的激励作用 —— 有时候这可能是你快速而内疚地完成的事情，然后又要回去做「真正的」研究。最近，斯坦福大学 NLP 组在读博士 Omar Khattab 发布了一篇博文，讨论了顶级 AI …

编译 | 紫罗最近，研究人员能够从少量血液样本中测量数千种血浆蛋白，这为广泛的数据提供了新的维度，可以增进我们对人类健康的了解。例如，SomaLogic 公司已经开发出测量 10,000 多种蛋白质的方法，而赛默飞世尔的 Olink 检测方法可以从少至 2 μl 的样本中检测 5400 多种蛋白质。当这些丰富的数据与来自大型患者群体的其他信息层（例如英国生物库从 50 万名参与者那里获得的基因、健…

编辑 ｜ ScienceAI近日，认知智能全国重点实验室、中国科学技术大学陈恩红教授团队，科大讯飞研究院 AI for Science 团队发布了论文《ChemEval: A Comprehensive Multi-Level Chemical Evaluation for Large Language Models》，介绍了新研发的一个面向化学领域大模型能力的多层次多维度评估框架 ChemEva…

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在大模型时代，谷歌 2017 年开创性论文《Attention Is All You Need》中提出的 Transformer 已经成为主流架构。然而，刚刚一家由 MIT 计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 前研究人员共同创立的初创公司 Liquid AI 却走出了不一样的路线。Liquid AI 表示他们的目标是「探索构建超越生成式预训练 Transformer (GPT) 基础模型的…

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图灵奖三巨头之一 Yann LeCun 又和别人吵起来了，这次是 Noam Brown。Noam Brown 为 OpenAI o1 模型的核心贡献者之一，此前他是 Meta FAIR 的一员，主导了曾火遍一时的 CICERO 项目，在 2023 年 6 月加入 OpenAI  。这次吵架的内容就是围绕 o1 展开的。众所周知，从 AI 步入新的阶段以来，OpenAI 一直选择了闭源，o1 的发布…

世界模型是当前的热点话题。我这里分享的题目是 “图形计算到世界模型”，作为抛砖引玉，试图挖掘和展示图形计算和世界模型两者之间可能建立的紧密内在联系。GAMES 这个平台上的报告，主要是为了交流，鼓励大胆提出想法，引发讨论，而不是单纯的宣读一些既有成果。所以，我为此做了一些调研和思考，期待通过这个报告，能激发更多关于图形计算如何助力构建更精准世界模型的深入讨论。近年来，AIGC 领域的大模型技术取得…

编辑 | KX蛋白质去噪扩散概率模型用于从头生成蛋白质骨架，但其在引导生成具有序列特异性属性和功能特性的蛋白质方面存在局限。为了克服这一限制，华盛顿大学 David Baker 团队，开发了一种基于 RoseTTAFold 的序列空间扩散模型 ProteinGenerator (PG)，可同时生成蛋白质序列和结构。从噪声序列表示开始，PG 通过迭代去噪生成序列和结构对，并以所需的序列和结构蛋白质属…

技术应该是大脑的插件，而不是计算机病毒。技术应该是什么样子？我们知道乔布斯有「为改变混乱繁杂而生的现代简约主义」的设计理念。所以苹果提供的科技产品都是简洁的。可斯人已逝，如今我们身边的科技产品似乎又进入了复杂与不实用的怪圈之中。近日，知名 AI 领域学者 Andrej Karpathy 发表了自己对于产品哲学的看法，引发了人们的讨论。                           Andre…

编辑 | 萝卜皮人工智能（AI）的一个关键挑战是：如何创建能够通过「探索新领域」、「识别复杂模式」和「揭示海量科学数据中隐藏的联系」来自主推进科学理解的系统。在最近的工作中，麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）原子与分子力学实验室（LAMM）的研究人员提出了 SciAgents，一种可以整合利用三个核心概念的方法：（1）使用大规模本体知识图谱来…

编辑 | 紫罗大语言模型 (LLM) 在各个领域和任务中都表现出了卓越的能力，突破了我们在学习和认知方面的知识界限。最新模型 OpenAI 的 o1 脱颖而出，成为第一个使用思维链 (CoT) 技术和强化学习的 LLM。虽然 o1 在一般任务中表现良好，但它在医学等专业领域的表现仍然未知。目前医学 LLM 的基准通常集中在一定范围内，例如知识、推理或安全，这使得在复杂的医学任务中对这些模型进行全面…

编译 | 紫罗近日，中国科学院近代物理研究所（IMP）副研究员吕冰锋、湖州师范学院王永佳教授和巴黎萨克雷大学的研究人员，利用机器学习方法研究原子核低位激发态的能量和电磁跃迁几率，在探索原子核壳演化研究中取得重要进展。研究揭示了锡-100 的双幻（double-magic）性质以及氧-28 中幻数 20 的消失。相关研究发表在《Physics Letters B》上。论文链接：。20 世纪 30 年…

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指令调优（Instruction tuning）是一种优化技术，通过对模型的输入进行微调，以使其更好地适应特定任务。先前的研究表明，指令调优样本效率是很高效的，只需要大约 1000 个指令-响应对或精心制作的提示和少量指令-响应示例即可。本文中，来自斯坦福大学的研究者更进一步探索了这样一种想法，即指令遵循甚至可以隐式地从语言模型中产生，即通过并非明确设计的方法产生。本文发现了两种执行隐式指令调优的…

编辑 | 萝卜皮变构药物为现代药物设计提供了一条新途径。然而，识别隐蔽的变构位点是一项艰巨的挑战。四川大学蒲雪梅教授、邵振华研究员团队提出了一种先进的计算流程，结合残基驱动的混合机器学习模型（RHML）和分子动力学（MD）模拟，成功识别出了变构位点、变构调节剂，并揭示了它们的调控机制。具体而言，在 β2 肾上腺素能受体（β2AR）中，团队发现了位于残基 D79^2.50、F282^6.44、N31…