复旦大学
AI不止是技术:小红书联手复旦培养“人文+AI”复合型人才
小红书与复旦大学哲学学院近日达成合作,正式启动“AI人文人才训练营”,致力于在AI后训练阶段引入哲学与人文思维,共同培养具备跨学科素养的“AI 人文”复合型人才。 该训练营由小红书 hi lab(人文智能实验室)与复旦哲学学院联合发起,邀请哲学教师与AI技术专家共同担任导师与评审。 学生将以跨学科小组形式参与项目共创,通过对社会议题、人际关系、艺术审美、生活哲思等主题的探讨,与算法工程师协同设计更具人文关怀的AI模型。
5/27/2025 6:00:50 PM
AI在线
苹果携手复旦大学推 StreamBridge 端侧视频大语言模型框架,AI 可实时响应视频流
苹果公司联合复旦大学,推出 StreamBridge 端侧视频大语言模型(Video-LLMs)框架,助力 AI 理解直播流视频。
5/13/2025 1:33:18 PM
故渊
上海应用技术大学汪小帆:建议出台高校 AI 规范使用指南,严禁 AI 代写作业论文
据澎湃新闻报道,2025 年全国两会期间,全国政协委员、上海应用技术大学校长汪小帆对制定高校人工智能工具规范使用指南提出相关建议。
3/9/2025 7:45:56 AM
浩渺
多个团队发力 AI 论文反识别检测,复旦等高校严管论文 AI 使用
据央视财经报道,目前国内有多个团队正在从不同方向发力,进行 AI 论文反识别的检测研究。专家表示,随着 AI 技术的迭代和更新,反识别技术也要加速更新,才能持续对学术造假起到震慑作用。
2/26/2025 10:10:16 PM
浩渺
复旦团队提出Transformer生成的原子嵌入策略,可通过ML提高晶体特性的预测准确性
编辑 | 白菜叶近年来,在化学分子性质与结构预测领域出现了大量基于 Transformer 的训练方法和预测模型,例如 OrbNet、3D-Transformer 等。 科学家们认为这些方法和模型,能够充分发挥 Transformer 架构在处理原子相互作用和捕捉三维结构方面的优势,从而高效地表示原子间复杂的相互作用。 在这些进步的推动下,复旦大学的研究人员开发了自制的 CrystalTransformer 模型,基于 Transformer 架构生成称为 ct-UAE 的通用原子嵌入,该模型为每个原子学习独特的「指纹」,捕捉它们在材料中的功能和相互作用的本质。
2/14/2025 4:47:00 PM
ScienceAI
复旦大学启动 AI 大课体系,推出 116 门 AI-BEST 序列课程
据复旦大学官方消息,2024-2025 学年,复旦大学全面启动人工智能课程体系建设和教育模式改革(简称“AI 大课”),推出 116 门 AI-BEST 序列课程。其中,秋季学期已开 61 门。
1/12/2025 10:34:32 AM
浩渺
复旦大学规范本科毕业论文 AI 使用:禁止用于方案设计、正文生成
复旦大学教务处官网显示,11 月 28 日,复旦大学发布《复旦大学关于在本科毕业论文(设计)中使用 AI 工具的规定(试行)》(以下简称《规定》)。《规定》中提到的 AI 工具包括生成式人工智能(简称“GenAI”或“生成式 AI”)和人工智能辅助工具(简称“AI 辅助工具”)。
11/29/2024 8:24:54 AM
浩渺
数字病理与AI辅助诊断,助力肿瘤精准诊疗
图:前沿对话-数字病理与AI辅助诊断赋能疾病精准诊疗编辑 | ScienceAI作为疾病诊断的「金标准」,病理诊断是指导肿瘤临床治疗、评估预后的最可靠依据,在精准医疗时代,准确、高效的病理诊断所发挥的价值日益凸显。 近年来,数字化浪潮席卷全球,病理诊断领域也积极拥抱数字化、智慧化变革,为提质增效开辟创新路径。 今日,罗氏诊断携整体数字化智慧病理解决方案亮相第七届中国国际进口博览会,并分享与探讨了数字病理和人工智能(AI)辅助诊断在疾病精准诊疗中所发挥的重要价值。
11/7/2024 6:52:00 PM
ScienceAI
「复活」古生物分子,AI解决抗生素耐药性,复旦、宾大合作团队两篇论文登Cell和Nature子刊
编辑 | 萝卜皮抗生素耐药性感染每年在全球造成约 127 万人死亡,预计到 2050 年,如果没有特效的新药,每年死亡人数将达到 1000 万人,因此需要采取紧急措施来应对抗生素耐药性。宾夕法尼亚大学的校长助理教授(Presidential Assistant Professor) Cesar de la Fuente 说:「即使感觉身体好些了,也要确保完成抗生素疗程,这是许多人听过,但经常忽视的医学口头禅。」他解释道,这句话至关重要,不遵守规定可能会影响抗生素的使用功效。「近几十年来,这导致了耐药细菌的增加,全球
6/19/2024 11:56:00 AM
ScienceAI
低成本、准确、稳健,各类分子通用,上海人工智能实验室开发MD模拟AI新方法
编辑 | 绿萝机器学习原子间势(MLIP)因其兼顾高精度和高效率的优势,在材料、化学、生物学等领域的大尺度原子模拟研究中引起了广泛关注。然而,高性能 MLIP 依赖于大量标记数据,通过从头计算获取这些数据的成本很高。近日,上海人工智能实验室、复旦大学和清华大学的研究团队,提出了一种 MLIP 的几何学习框架 GPIP,利用未标记的构型来提高 MLIP 的性能。研究表明,GPIP 只需少量的计算成本即可显著提高 MLIP 的准确性和泛化性,并且与不同的不变或等变图神经网络架构兼容。该方法增强了 MLIP,并推进了分子
4/12/2024 2:33:00 PM
ScienceAI
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