论文TemporalBench: Benchmarking Fine-grained Temporal Understanding for Multimodal Video Models（《TemporalBench: 基于细粒度时序理解的多模态视频模型基准测试》）深入探讨了多模 Read more
论文《Hymba: A Hybrid-head Architecture for Small Language Models》提出了一种名为Hymba的小型语言模型架构。Hymba通过将Transformer注意力机制与SSM（State Space Models，状态空间模型） Read more
量子计算机有望彻底变革多个科学领域，例如药物开发、材料科学和基础物理研究。其最突出的特点是能够在极短的时间内解决传统计算机需要数十亿年才能完成的问题，这是通过量子比特（qubits）和量子纠缠等量子现象实现的。然而，这些潜在的强大能力被一个显著的挑战所限制，那就是“量子噪声”问题 Read more
通过具身人工智能（Embodied AI）、深度学习、数字孪生等前沿技术，工业机器人正在从简单的机械工具演变为智能化的工业合作伙伴。这种进步不仅体现在自动化程度的提升，更是重新定义了人与机器的合作方式，将推动制造业的深度智能化和可持续发展。在这种背景下，企业需要采用系统性的战略， Read more
论文《That Chip Has Sailed: A Critique of Unfounded Skepticism Around AI for Chip Design》由Anna Goldie、Azalia Mirhoseini和Jeff Dean等人撰写，旨在针对一些对Al Read more
论文Scalable Learning of Segment-Level Traffic Congestion Functions提出了一种可扩展的数据驱动框架，用于识别道路分段级别的交通拥堵（模式）函数。这种方法能够在全球范围内实现交通拥堵模型的高效识别和泛化，通过深度学习模型 Read more
近日，微软研究院发布了“BiomedParse”模型，该模型为生物医学图像分析提供了一个全面、一体化的解决方案。BiomedParse的出现极大地改变了传统生物医学图像处理的方式，使得对象识别、检测和分割这三个任务在同一个框架中统一实现，从而实现更加智能化和整体化的图像分析。 一 Read more
麻省理工学院（MIT）工程教授Markus J. Buehler开发了一种基于图（Graph-based）的生成式人工智能模型，该模型通过科学与艺术的结合，旨在加速科学发现，提出具有创新意义的新材料。Buehler教授不仅在材料科学的应用领域进行了探索，还深入研究了不同学科之间的 Read more
论文Boltz-1: Democratizing Biomolecular Interaction Modeling（《Boltz-1: 民主化生物分子相互作用建模》）介绍了一种名为Boltz-1的开源深度学习模型，用于预测生物分子复合物的三维结构。Boltz-1作为首个达到Al Read more
向ChatGPT提出要求：based on what you know about me. draw a picture of what you think my current life looks like. ChatGPT应该是通过历史聊天记录，总结描绘了提问者（我本人）的 Read more
Evo是由Arc研究所（Arc Institute）、斯坦福大学和加州大学伯克利分校的研究团队开发的生成式AI生物基础模型。Evo用生成式AI来理解和设计基因组，其不仅能够在DNA层面进行深入的预测和设计，还可扩展到RNA和蛋白质层面，是一个真正的生物基础模型，为复杂的生命系统提 Read more
知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种模型压缩技术，旨在通过从大型的复杂模型（教师模型）中提取知识，并将其传递给较小的模型（学生模型）来提高后者的表现。这种方法使得较小的模型在保持高性能的同时能够大幅降低计算成本，适用于资源受限的设备或应用场景。 1. 知 Read more