采集

斯坦福 AI 方法加速目标材料发现，为「自动驾驶实验」奠定基础

编辑 | KX传统的材料发现过程既耗时又成本高昂。可能的材料空间也非常大，仅由四种元素组成的材料就有超过 100 亿种可能性，对于制药应用而言，挑战更大，大约有 10^60 种可能的类药分子。斯坦福大学和美国能源部 SLAC 国家加速器实验室的科学家们，开发了一种 AI 方法，有助于在寻找新材料时更有效地收集数据，使研究人员能够以更高的精度和速度应对复杂的材料设计挑战。研究人员提出了一个框架，通过简单的用户定义过滤算法来捕获实验目标。这些算法会自动转换为三种智能、无参数、顺序数据采集策略（SwitchBAX、Inf

7/29/2024 3:22:00 PM

ScienceAI

资讯热榜

OpenAI 宣布印度用户可享受一年免费 ChatGPT Go 服务软银豪掷225亿美元加码OpenAI，AI音乐与超级融资计划全面提速全网刷屏的「电影感」三宫格图片，教你用AI快速生成！ LangChain V1.0 深度解析：手把手带你跑通全新智能体架构消息称软银批准对 OpenAI 追加 225 亿美元投资，助力未来上市 LLM 应用评估综合指南（多轮对话系统、RAG、AI Agent）红杉资本注资Rogo Technologies，AI 工具或将颠覆初级银行家角色 LLM近一半回答在扭曲真相！ChatGPT、Gemini，全部顶流模型统统中招！BBC研究：AI系统性错误把媒体拖下水，信任滑坡

标签云

AI 人工智能 OpenAI AIGC 模型 ChatGPT DeepSeek 谷歌 AI绘画机器人大模型数据 Midjourney 开源 Meta 智能微软用户 AI新词 GPT 学习技术智能体马斯克 Gemini 图像 Anthropic 英伟达 AI创作训练 LLM 论文代码算法 Agent AI for Science 芯片苹果腾讯 Stable Diffusion Claude 蛋白质开发者生成式神经网络 xAI 机器学习 3D RAG 人形机器人研究 AI视频生成大语言模型具身智能 Sora 工具 GPU 百度华为计算字节跳动 AI设计 AGI 大型语言模型搜索视频生成场景深度学习 DeepMind 架构生成式AI 编程视觉 Transformer 预测 AI模型伟达亚马逊 MCP