论文Automatic discovery of optimal meta-solvers via multi-objective optimization《通过多目标优化自动发现最佳元解算器》主要讨论了一种新的方法，通过结合神经算子（Neural Operators）和经典的迭 Read more
论文STAR: Synthesis of Tailored Architectures（《STAR: 合成定制化架构》）提出了一种名为STAR的创新方法，用于优化深度学习模型架构。STAR采用了一种结合新的搜索空间和进化算法（evolutionary algorithm）的方法， Read more
Steve Jurvetson对摩尔定律的分析精辟、深刻，真是洞见，忍不住摘抄如下： Read more
Saab公司与Helsing公司在2024年柏林国际战斗机会议（International Fighter Conference，IFC）上宣布了“Project Beyond”项目，旨在将Helsing开发的先进人工智能（AI）技术集成到JAS 39 Gripen E战斗机中。 Read more
论文Scaling deep learning for materials discovery（《大规模深度学习用于材料发现》）主要研究如何通过扩展深度学习模型的规模来加速新材料的发现，特别是用于固态化学领域的无机晶体材料。论文通过大规模训练图神经网络模型GNoME(Graph Read more
2024年10月1日，Demis Hassabis在《泰晤士报》2024技术峰会上与主持人进行了深入交流。Demis Hassabis在此次访谈中系统地阐述了DeepMind的历史、目标以及在迈向通用人工智能的过程中所面临的挑战。从逻辑系统到深度学习和强化学习的结合，从专用AI模 Read more
AI 在历史学和历史研究中的应用是一个融合了自然语言处理、机器学习、深度学习、知识图谱和计算机视觉等多种技术的多维领域。AI 不仅极大地提升了历史学家处理和分析海量数据的能力，还在知识挖掘、历史模拟、因果关系建模和文化遗产的保护与展示方面带来了许多新方法和新工具。 1. 历史数据 Read more
近日，Anthropic公司发布了“模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）”。MCP的目标是为AI系统与数据源之间建立统一、开放的连接标准，从而打破现有的数据孤岛，帮助AI模型更加有效地理解和处理数据，为开发者和企业带来更大的灵活性和便利性。 随着 Read more
论文Performance of Large Language Models in Technical MRI Question Answering: A Comparative Study详细评估了多种大语言模型（LLMs）在磁共振成像（MRI）技术问题回答中的表现，从数据来源 Read more
论文Understanding LLM Embeddings for Regression深入研究了大语言模型嵌入（embedding）的回归特征。论文作者为Eric Tang, Bangding Yang, Xingyou Song，来自Stanford University和 Read more
论文《Star Attention: Efficient LLM Inference over Long Sequences》提出了一种名为“星状注意力（Star Attention）”的算法，用于提高大型语言模型（LLM）在长序列推理任务中的效率。Star Attention Read more
论文《Health AI Developer Foundations》详细描述了由Google研究团队和DeepMind联合开发的健康AI开发基础模型集HAI-DEF（Health AI Developer Foundations）。HAI-DEF旨在通过提供预训练的基础模型、工 Read more