DiG

效率高、成本低，从单一结构到平衡分布，微软AI分子预测框架登Nature子刊

编辑 | 紫罗近年来，深度学习技术在分子微观结构预测中取得了巨大的进展。然而，分子的宏观属性和功能往往取决于分子结构在平衡态下的分布，仅了解分子的微观结构还远远不够。获得这些分布的传统方法，如分子动力学模拟，但这些方法昂贵又耗时。在此，来自微软研究院科学智能中心（Microsoft Research AI4Science）的研究人员，提出了一种可用于预测分子结构平衡分布的深度学习框架，称为分布式图分析器（Distributional Graphormer，DiG）。DiG 框架能够有效生成不同的构象，并提供状态密度

5/14/2024 2:11:00 PM

ScienceAI

资讯热榜

Mac也能跑Qwen3，一文看懂本地部署qwen 3配置要求 Ollama 支持全线的 Qwen 3 模型 Qwen3正式发布，优化编码与代理能力，强化MCP支持引领AI新潮流即梦3.0海外版发布，电影级视觉与精准英文排版引领AI创作新高度 AI视频资讯早读！7个产品更新+8个案例精选小米开源“Xiaomi MiMo”大模型：为推理而生，以 7B 参数超越 OpenAI o1-mini 小米首个推理大模型Xiaomi MiMo开源 DeepWiki：AI驱动的GitHub代码库百科全书正式亮相

标签云

人工智能 OpenAI AIGC AI ChatGPT AI绘画 DeepSeek 数据模型机器人谷歌大模型 Midjourney 智能用户开源学习 GPT 微软 Meta 图像 AI创作技术论文 Stable Diffusion Gemini 马斯克算法蛋白质芯片代码生成式英伟达腾讯神经网络研究计算 Anthropic 3D Sora AI for Science AI设计机器学习开发者 GPU AI视频华为场景人形机器人预测百度苹果伟达 Transformer 深度学习 xAI Claude 模态字节跳动大语言模型搜索驾驶具身智能神器推荐文本 Copilot LLaMA 算力安全视觉视频生成训练干货合集应用大型语言模型亚马逊科技智能体 AGI DeepMind