搜索
使用测序 (scATAC-seq) 技术对转座酶可及的染色质进行单细胞测定，可在单细胞分辨率下深入了解基因调控和表观遗传异质性，但由于数据的高维性和极度稀疏性，scATAC-seq 的细胞注释仍然具有挑战性。现有的细胞注释方法大多集中在细胞峰矩阵上，而没有充分利用底层的基因组序列。
AI教母李飞飞，创业了！ 最新消息，斯坦福大学教授李飞飞正在建立一家AI公司，已完成种子轮融资。
在过去一年中，通义千问系列模型持续开源。
万万没想到，与任务无直接关联的多模态数据也能提升Transformer模型性能。
本文介绍了如何从头开始建立一个只有AI智能体的公司，包括需求分析、软件开发、角色设定等步骤。
我有一个朋友，中年被裁、股市爆仓、子女厌学……但是他毫不气馁，不怨天地，每天除了钓鱼、打游戏，剩下的时间都用来积极思考新的创业良机。
“预测下一个token”被认为是大模型的基本范式，一次预测多个tokens又会怎样？
全球AIGC应用浪潮下，怎样将大模型产品以一种更贴近消费者的形式融入生产力工具？
尽管蛋白质结构预测取得了重大进展。但对于 80% 以上的蛋白质，迄今为止尚未发现小分子配体。识别大多数蛋白质的小分子配体仍具有挑战性。
传统的 3D 重建算法需要不同视角拍摄的多张图片作为输入从而重建出 3D 场景。近年来，有相当多的工作尝试从单张图片构建 3D 场景。然而，绝大多数此类工作都依赖生成式模型（如 Stable Diffusion），换句话说，此类工作仍然需要通过预训练的生成式模型推理场景中的 3D 信息。
语言建模领域的最新进展在于在极大规模的网络文本语料库上预训练高参数化的神经网络。在实践中，使用这样的模型进行训练和推断可能会成本高昂，这促使人们使用较小的替代模型。然而，已经观察到较小的模型可能会出现饱和现象，表现为在训练的某个高级阶段性能下降并趋于稳定。
当前最火的大模型，竟然三分之二都存在过拟合问题？
AI又把「魔爪」伸向了一波打工人，而且这次还是一波高级打工人。
答案揭晓了！ 「神秘gpt2-chatbot不是GPT-4.5」。
人工智能的发展为医疗行业带来前所未有的机遇与变革，但由于高度依赖面对面的程序诊断和物理治疗，骨科其实一直被外界视为较难数字化的专病领域之一。在大众重视程度有限的情况下，想要让大规模人群享受到骨科数字化产品的便利就更是难上加难。
人工智能在战争中的应用引起了人们的关注，致命自主武器系统的出现将改变战争的性质，国际社会正在探讨如何管控AI武器的发展。
在陶哲轩的启发下，越来越多的数学家开始尝试利用人工智能进行数学探索。这次，他们瞄准的目标是世界十大最顶尖数学难题之一的费马大定理。
2024 年 4 月 20 日，即 Meta 开源 Llama 3 的隔天，初创公司 Groq 宣布其 LPU 推理引擎已部署 Llama 3 的 8B 和 70B 版本，每秒可输出token输提升至800。
微软与 OpenAI 之间的关系紧密而复杂。在 OpenAI CEO Sam Altman 陷入辞退的风波时，微软 CEO 纳德拉曾多次力挺他，并向他抛出橄榄枝。当这场 OpenAI「宫斗」过去后，纳德拉也表示，无论 Altman 身在何处，仍然会支持他。
自2021年诞生，CLIP已在计算机视觉识别系统和生成模型上得到了广泛的应用和巨大的成功。我们相信CLIP的创新和成功来自其高质量数据（WIT400M），而非模型或者损失函数本身。虽然3年来CLIP有大量的后续研究，但并未有研究通过对CLIP进行严格的消融实验来了解数据、模型和训练的关系。
一种全新的神经网络架构KAN，诞生了！ 与传统的MLP架构截然不同，且能用更少的参数在数学、物理问题上取得更高精度。
Claude，深夜突然大放送iOS版本！
一支人大系大模型团队，前后与OpenAI进行了三次大撞车！
就在最近，清华大学SuperBench团队的新一轮全球大模型评测结果出炉了！
人工智能（AI）工具正在改变科学研究的方式。AlphaFold基本解决了蛋白质结构预测难题；DeepMD大大提高了分子模拟的效率和精度；而新兴的大型语言模型，如ChatGPT等，也正在科学研究领域开疆拓土。
Moderna的使命是通过mRNA药物为人类带来福祉，COVID-19疫苗是其最著名的突破性成果。
智东西4月30日报道，据外媒4月29日报道，当下，Inflection AI、Stability AI和Anthropic等知名AI初创公司都正面临财务危机。
2021年春季，当时在硅谷科技圈处于绝对C位的马斯克，带火了一款语音社交应用Clubhouse，甚至一时间Clubhouse的邀请码呈现出“洛阳码贵”的景象
Llama 3的开源，再次掀起了一场大模型的热战，各家争相测评、对比模型的能力，也有团队在进行微调，开发衍生模型。
1972年12月，在美国华盛顿特区举行的美国科学促进会年会上，麻省理工学院气象学教授埃德·洛伦兹发表了题为「巴西一只蝴蝶的煽动是否会在德克萨斯引发龙卷风？」的演讲，这贡献了「蝴蝶效应」这一术语。
