科学
每个人的AI科学助手！全球首个通用科学智能体来了，全网资源+1.7亿学术文献让科研效率狂飙
全球首个通用科学智能体，亮相WAIC！ 就在这届WAIC的未来发展论坛上，上海交大青年博导、CVPR满分论文得主张林峰，深势科技创始人张林峰，与上海交大陈思衡，共同发布了全球首个通用科研智能体SciMaster。 SciMaster是属于每个人的专家级科研助手，可以结合全网资源和1.7亿科学文献，帮你扫清科研过程中遇到的各种困难。
7/30/2025 8:45:00 AM
AI教父Hinton对话上海AI Lab周伯文：多模态聊天机器人已经具有意识，让AI聪明和让AI善良是两件事
AI圈众所周知，家族渊源与中国颇深的Geoffrey Hinton因为患有严重的背疾几乎无法长途旅行，只在去年因为领取诺奖才勉强“带伤”飞抵瑞典。 所以当本周的一张他与上海市领导会面照片出现在国内互联网络的时候，立刻引爆了朋友圈——终于可以在中国一睹教父真容。 △图片来自“上海发布”不过Hinton此次的中国上海之行，参与的基本都是闭门以及定向邀请研讨，7月26日下午，他与上海人工智能实验室主任周伯文的对话此次中国行程里的唯一一场面向AI和科学前沿研究者的公开对话活动，这也是他中国之行的最后一天，这场浓缩高密度智慧的尖峰对话，将Hinton的上海之行推向新高潮。
7/27/2025 6:08:51 PM
Anthropic 推出 AI for Science 计划，助力科研人员加速科学发现
AI 技术公司 Anthropic 于5月6日宣布推出一项名为 “AI for Science” 的新计划，旨在为生命科学等领域的研究人员提供免费 API 积分，以帮助他们加速科学研究和发现。 该计划希望借助先进的人工智能技术，提升科研效率，减少科学发现所需的时间和资源。 图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyAnthropic 相信，AI 的推理和语言处理能力可以极大地推动科学进步。
5/6/2025 10:01:12 AM
AI在线
7x24小时非人类科学家入场：当AI开始自主探索科学未知领域 | 多伦多大学
自主通才科学家（AGS）正成为现实！ 来自多伦多大学、IIT、清华大学、浙江大学、罗格斯大学、哈佛大学、佐治亚理工学院和伦敦大学学院的跨学科团队的最新研究指出，融合人工智能与机器人技术的“自主通才科学家（AGS）”不仅能独立完成从文献综述到实验验证的全流程，更可能以指数级速度推动科学发现，突破人类能力的物理与认知边界。 除此之外，其团队还构建了将AI大脑与机器人躯体深度融合的通用科研系统概念框架，展示了机器人与AI科学家在自然科学、形式科学、应用科学、人文科学，以及跨学科科学等全科学领域的原创性发现的潜力。
4/28/2025 9:16:00 AM
量子位
科学家用GNN进行不确定性量化，实现高效的分子设计，登Nature子刊
题图来源：AI生成编辑 | 白菜叶在广阔的化学空间中优化分子设计面临着独特的挑战，尤其是在领域转移的情况下保持预测准确性。 在最新的研究中，台湾大学（National Taiwan University）的研究人员整合了不确定性量化 (UQ)、定向信息传递神经网络 (D-MPNN) 和遗传算法 (GA) 来解决这些挑战。 他们系统地评估了 UQ 增强型 D-MPNN 是否能够有效优化广泛、开放的化学空间，并确定了最有效的实施策略。
4/10/2025 1:11:00 PM
ScienceAI
AI发论文被顶会接收？拿到6/7/6同行评审的AI Scientist-v2有多强，技术细节来了
编辑 | ScienceAI还记得 2024 年 8 月 Sakana AI 发布的 AI Scientist 吗？ 全球首个用于自动化科学研究和开放式发现的 AI 系统。 如今它已经进化到了 AI Scientist-v2 版本，并且它生成的论文几乎达到被 AI 顶会接收的水平了！
4/9/2025 2:12:00 PM
ScienceAI
哈佛学霸被当场遣返，Nature曝出75%科学家想逃离美国！欧洲加拿大光速抄底
特朗普狂砍学术界经费，恶果来了！ 欧洲抄底美国人才这种百年难遇的机会，如今真来了？ 根据Nature的调查，约1200名美国科学家表示，他们正在考虑离开美国，首选欧洲和加拿大。
3/31/2025 8:00:00 AM
新智元
性能优于o3-mini，DeepMind发布通用医学开源LLM与问答Agent，改善治疗开发
编辑 | 萝卜皮开发一种新的治疗方法风险特别大，过程非常缓慢，而且可能花费数十亿美元。 据统计，90% 的候选药物过不了第一阶段的试验。 在这里，Google DeepMind 团队发布了 TxGemma，这是一组开源模型，旨在通过利用大型语言模型的强大功能来提高治疗开发的效率。
3/28/2025 2:00:00 PM
ScienceAI
参数仅需12万分之一，训练只需2块GPU，MIT、哈佛推出生物序列建模新方法Lyra
编辑 | 白菜叶卷积神经网络（CNN）和 Transformer 等深度学习架构通过捕捉局部和长距离依赖关系，显著推进了生物序列建模。 然而，它们在生物学环境中的应用受到高计算需求和对大数据集的需求的限制。 麻省理工学院、哈佛大学和卡内基梅隆大学等机构的研究人员提出了 Lyra，这是一种用于序列建模的次二次架构，它基于上位性的生物学框架，用于理解序列与功能之间的关系。
3/27/2025 12:00:00 PM
ScienceAI
原子级精确，David Baker团队开发RFdiffusion变体对抗体进行从头设计
编辑 | 萝卜皮抗体在现代医学中发挥着核心作用，但目前还没有完全在计算机中设计与特定表位结合的新型抗体的方法。 相反，抗体发现目前依赖于动物免疫或随机文库筛选方法。 华盛顿大学 David Baker 团队证明，结合使用微调 RFdiffusion 网络的计算蛋白质设计与酵母展示筛选，可以生成抗体可变重链（VHH）和单链可变片段（scFv），以原子级精度结合用户指定的表位。
3/18/2025 11:58:00 AM
ScienceAI
ChatGPT创始成员、后训练负责人官宣离职！自立门户并将获OpenAI投资
OpenAI 又有重量级员工出走！ 这次是后训练负责人、研究副总裁 William Fedus。 今天凌晨，Fedus 在 X 上发表了一则公开离职信，讲述了他离职的原因以及今后的去向。
3/18/2025 9:26:22 AM
机器之心
「品尝」电影里的蛋糕？智能「电子舌头」或将满足你的愿望
编辑 | 萝卜皮想不想「品尝」电影里的蛋糕？ 当看到影片主角在大快朵颐时是不是也想吃点什么？ 体脂秤立刻马上清除了你的想法bi~~~「每逢佳节倍思亲」身处异乡的你亲朋聚餐打来视频时是否馋得流口水bi~~~没问题！
3/17/2025 10:01:00 AM
ScienceAI
L²M条件，MIT团队为长文本建模建立新理论框架
编辑 | ScienceAI在追求更强大 AI 系统的道路上，大语言模型处理长上下文的能力始终是制约其发展的关键瓶颈。 尽管 DeepSeek、GPT-4、LLaMA-3 等顶尖模型已能处理数万 token 的文本，但学界对「模型究竟需要何种能力才能有效理解长文本」这一根本问题仍缺乏理论指导。 近日，麻省理工学院 Zhuo Chen、Oriol Mayn ́e i Comas 、Zhuotao Jin 、Di Luo 、Marin Soljači 领衔的研究团队提出自然语言中隐藏的互信息缩放定律（Mutual Information Scaling Law），并由此提出长上下文语言建模的 L²M 条件（Long-context Language Modeling condition），为理解大语言模型的长文本处理能力建立了首个系统化理论框架。
3/11/2025 12:17:00 PM
ScienceAI
基于药效团与GPT从头生成分子，北大开发TransPharmer助力药物发现
编辑 | 萝卜皮深度生成模型推动了药物发现，但生成的化合物通常结构新颖性有限，限制了药物化学家的灵感。 为了解决这个问题，北京大学的研究人员开发了 TransPharmer，这是一种生成模型，它将基于配体的可解释药效团指纹与基于生成预训练 Transformer（GPT）的框架相结合，用于从头生成分子。 TransPharmer 在无条件分布学习、从头生成和药效团约束下的骨架构建方面表现出色。
3/11/2025 12:16:00 PM
ScienceAI
ByteQC：通往大规模实用化量子化学计算的曙光
编辑 | ScienceAI真实化学体系包含大量的微观粒子，其精确的严格计算需要指数高的复杂度，对这些体系的模拟一直是材料、制药和催化等领域的难点和前沿。 为了解决这一问题，近日字节跳动 ByteDance Research 团队开发并开源了 ByteQC ——基于 GPU 加速的大规模量子化学计算工具集。 该工具集使用强大的 GPU 算力，大幅度加速了常见的量子化学算法，同时结合领域内前沿的量子嵌入方法实现了量子化学「黄金标准」精度下的大规模量子化学体系的模拟。
3/5/2025 12:56:00 PM
ScienceAI
上海交通大学医学院人工智能蛋白质设计课题组诚聘助理研究员、博士后、客座学生
课题组长简介张海仓，上海交通大学医学院研究员、实验室PI。 博士毕业于中国科学院计算技术研究所计算机专业，曾先后在字节跳动担任人工智能算法工程师、美国哥伦比亚大学担任博士后科学家、中国科学院计算技术研究所担任任副研究员。 研究方向聚焦人工智能算法及“AI 生命科学”交叉领域，尤其在AI 蛋白质设计 与 AI 药物设计方面有长期积累。
3/4/2025 1:04:00 PM
ScienceAI
耶鲁、剑桥等开发MindLLM，将脑成像直接转换为文本
编辑 | 萝卜皮将功能性磁共振成像 (fMRI) 信号解码为文本一直是神经科学界面临的一项重大挑战，它有望推动脑机接口的发展，并加深对大脑机制的了解。 然而，现有的方法往往存在预测性能不佳、任务种类有限以及跨受试者泛化能力较差等问题。 针对这一问题，耶鲁大学（Yale University）、达特茅斯学院（Dartmouth College）和剑桥大学（University of Cambridge）的研究人员提出了 MindLLM，一种专为主题无关且用途广泛的 fMRI 到文本解码而设计的模型。
3/4/2025 1:01:00 PM
ScienceAI
检索了15460项研究，AI与机械流行病学建模相结合：机遇和挑战的范围界定回顾
编辑丨toileter将嵌入机械模型中的先前流行病学知识与 AI 的数据挖掘功能相结合，为流行病学建模提供了变革性的潜力。 虽然 AI 与传统机械方法的融合正在迅速发展，但工作仍然分散。 目前，需要更好地纳入现实的决策考虑，扩大对不同数据集的探索，以及进一步研究生物和社会行为机制。
3/3/2025 12:01:00 PM
ScienceAI
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