智能实验室
自适应AI决策接口,协助自主实验室在材料性能上实现150%提升,与研究者共同主导实验的人机协作模式
编辑丨%自动驾驶或自动设计已经成为 AI 引导技术发展中一道显眼的标签。 在这过程中,AI 负责引导整个发现过程,帮助设计实验与完善决策策略。 这种由 AI 实时分析数据并提示研究者何时调整策略的「人机协作实验室」逐渐流行起来。
AI取代实验室的「最后一步」:LDBT范式以学习为起点重构生物设计流程
合成生物学定义为设计-构建-测试-学习循环。 最近机器学习的进步正在改变这一格局;因此,我们建议「学习」可以先于「设计」。 编辑丨&在合成生物学实验室中,研究者设计基因序列、构建质粒、转化菌株、验证功能——这一整套流程被称为 DBTL 循环:Design – Build – Test – Learn。
万用科研助手:浙大推出SciToolAgent构建多工具协同科研平台
编辑丨@现代科研离不开智能工具,从分子模拟到数据统计,从文献追踪到实验设计,研究者每天要在不同的软件和平台间来回切换。 然而这些工具往往互不兼容,导致科研工作流程支离破碎。 而且更尴尬的是,即使是最新的 LLMs,在调用多种科研工具时也会频繁出现任务进度卡死,无法顺利完成端到端的复杂任务。
广大、清华等开发EdgeAIGC,让边缘缓存命中率飙升41%,AIGC延迟与成本双降
编辑丨&2024 年,ChatGPT、Sora、Stable Diffusion 等人工智能生成内容(AIGC)工具把算力需求推上新高,全球的推理请求连年出现高增长率递增,云端往返动辄出现极高延迟。 有没有这么一种方法,在保证服务质量的同时还可以优化 AIGC 模型的计算需求呢? 有的,广州大学、清华、浪潮联合团队给出的答案是——把大模型切成「即取即用的乐高」,用 TD3 算法实时拼搭。
AI驱动的自主酶工程平台,底物偏好提升90倍,伊利诺伊大学新研究登Nature子刊
编辑丨&蛋白质是生命中的分子机器,在能源、健康甚至于像是洗衣粉这类日常消费品中都有着广泛的应用。 但即使如此,为了实际应用而对蛋白质进行工程改造,仍然处于极度缓慢、昂贵且技术门槛高的尴尬局面。 美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(University of Illinois Urbana-Champaign)提出了一个通用的自主酶工程平台,集成了大型语言模型与生物制造自动化,为医药、生物技术等多个行业带来了快速进步的新范式。
智能科学实验室加速未来科学发现,首版仿真智驱实验室LabUtopia发布
编辑丨ScienceAI打破家庭场景「内卷」,机器人不仅能下厨,还要上实验台! LabUtopia把「智能科学实验室」搬进虚拟仿真器。 智能科学实验室新范式当前「AI 科学家」侧重虚拟推理、自动化实验室侧重机械执行,二者各擅其长却难以贯通。
与一支由虚拟科学家组成的 AI 团队共事是怎样的体验?
编辑丨%4 月的一个星期天早上,病理学家托马斯·蒙廷 (Thomas Montine) 召开了他一生中最超现实的会议之一。 在一个名为 Virtual Lab 的系统的在线测试界面中,Montine 构建了一个由六个人工智能(AI)角色组成的团队,所有角色都由商业大型语言模型提供支持。 他赋予了这些模型全新的身份:一对神经科学家,一位是神经药理学家,另一位是药物化学家。
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