人工智能工具正在帮助科研人员快速整合和理解大量科学文献，但完全自动化的高质量文献综述生成仍面临挑战，虽然能提升研究效率，但也存在生成低质量综述的风险，需谨慎使用，所以说现阶段还是人眼看论文靠谱。
DeepMind大模型再登上Nature——
LLM可以比科学家更准确地预测神经学的研究结果！
近日，面对EDA界对于自家AlphaChip的质疑，谷歌首席科学家Jeff Dean以论文回应论文，并表示：大家注意，这是同行竞争！
因渐冻症（ALS）等病症而无法言语或打字的人群不容忽视，他们在日常沟通交流中面临着巨大障碍，急需有效的辅助手段来打破沟通壁垒。
曾经每天都用谷歌学术的科学家们，正在转向新的AI工具。
触觉是人类感知外部环境并与之交互的重要知觉形式。
今天凌晨，新晋诺贝尔化学奖得主、DeepMind 创始人哈萨比斯参与撰写的新论文登上了 Nature，主题是如何更准确地识别并纠正量子计算机内部的错误。
近年来，AI for Science 发展提速，不仅为科研领域带来创新研究思路，同时也拓宽了 AI 的落地通路，为其提供了更多具有挑战性的应用场景。在这个过程中，越来越多的 AI 领域研究人员开始关注医疗、材料、生物等传统科研领域，探索其中的研究难点与行业挑战。
用AI大模型一键解析MRI、CT和病理学等九大生物医学成像模式。
