清华AI找药登Science!一天筛选10万亿次,解决AlphaFold到药物发现的最后一公里
清华AI找药登Science!一天筛选10万亿次,解决AlphaFold到药物发现的最后一公里清华大学智能产业研究院(AIR)联合清华大学生命学院、清华大学化学系在Science上发表论文:《深度对比学习实现基因组级别药物虚拟筛选》。团队研发了一个AI驱动的超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP。
清华大学智能产业研究院(AIR)联合清华大学生命学院、清华大学化学系在Science上发表论文:《深度对比学习实现基因组级别药物虚拟筛选》。团队研发了一个AI驱动的超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP。
大家好,我是鲁工。 长期以来,Gemini CLI在与Claude Code等AI编程工具竞争时都面临劣势。 随着上个月Gemini 3 Pro发布,谷歌同时也推出了全新的AI编程IDE Antigr
面对苍白的CLI终端界面,有些深度依赖IDE的使用者,用Claude Code还是会不习惯的。于是我找了蛮多的资料,看看有没有适合新手的GUI工具。
还在争论Skills是不是prompt?已经可以停下火了。因为,刚刚得到的消息消息,OpenAI已经悄悄地用上了Skills了。今天,知名博主、Django Web 框架联合创始人Simon Willson爆料:
刚刚,「欧洲的 DeepSeek」Mistral AI 再次开源,发布了其下一代代码模型系列:Devstral 2。该系列开源模型包含两个尺寸:Devstral 2 (123B) 和 Devstral Small 2 (24B)。用户目前也可通过官方的 API 免费使用它们。
随着大语言模型与开发工具链的深度融合,命令行终端正被重塑为开发者的AI协作界面。本文以 Google gemini-cli 为范本,通过源码解构,系统性分析其 Agent 内核、ReAct 工作流、工具调用与上下文管理等核心模块的实现原理。为希望构建终端 Agent 的开发者,提供工程实现的系统化参考。
最近半年,我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践:Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目,如:Jta[1](开源的翻译 Agent,基于 Agentic Workflow)。
2025年前盛行的闭源+重资本范式正被DeepSeek-R1与月之暗面Kimi K2 Thinking改写,二者以数百万美元成本、开源权重,凭MoE与MuonClip等优化,在SWE-Bench与BrowseComp等基准追平或超越GPT-5,并以更低API价格与本地部署撬动市场预期,促使行业从砸钱堆料转向以架构创新与稳定训练为核心的高效路线。
这年头,AI 创造的视觉世界真是炫酷至极。但真要跟细节较真儿,这些大模型的「眼力见儿」可就让人难绷了。
在 AI 多模态的发展历程中,OpenAI 的 CLIP 让机器第一次具备了“看懂”图像与文字的能力,为跨模态学习奠定了基础。如今,来自 360 人工智能研究院冷大炜团队的 FG-CLIP 2 正式发布并开源,在中英文双语任务上全面超越 MetaCLIP 2 与 SigLIP 2,并通过新的细粒度对齐范式,补足了第一代模型在细节理解上的不足。