预测蛋白质序列的新AI模型问世
使用CARBonAra进行序列预测（示意图）。图片来源：瑞士洛桑联邦理工学院科技日报北京8月8日电 （记者张佳欣）瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。CARBonAra是在一个包含约370000个亚基的数据集上进行训练的。它还从蛋白质数据库中额外选取了100000个亚基用于验证，70000个亚基用于测试。CARBonAra建立在该团队开发的蛋白质结构转换器框架的基础上。它使用了几何转换器，是一种深度学习模型，可以处理点之间的空间关系（如原子坐标），以学习和预测复杂的结构。该模型突出特点是“上下文”感知能力，这在提高序列恢复率方面尤为明显。当CARBonAra包含分子“上下文”，如蛋白质与其他蛋白质、核酸、脂质或离子......阅读全文
预测蛋白质序列的新AI模型问世
瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。使用CARBonAra进行序列预测（示意图
预测蛋白质序列的新AI模型问世
瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。CARBonAra是在一个包含约370000个
预测蛋白质序列的新AI模型问世
瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。CARBonAra是在一个包含约370000个
预测蛋白质序列的新AI模型问世
使用CARBonAra进行序列预测（示意图）。图片来源：瑞士洛桑联邦理工学院科技日报北京8月8日电 （记者张佳欣）瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内
DeepMind－AI模型预测天气又快又好
近日一项发表于《自然》的研究报道了谷歌DeepMind开发的首个天气预测人工智能（AI）模型——GenCast。该模型比目前运行中的最佳中期预报系统——欧洲中期天气预报中心的集合预报（ENS）更精准。GenCast在8分钟内就能完成15天的预测，而目前的预测程序需要几个小时。据介绍，包括ENS在内的
AI大模型“拿捏”电池寿命
作为现代生活中不可或缺的能源载体，电池的重要性不言而喻。从清晨唤醒我们的闹钟，到随身携带的手机、平板电脑等智能设备，无一不依赖于电池提供的稳定电力。此外，随着科技的发展，电动汽车、无人机等新兴领域也广泛应用了各类高性能电池，推动了绿色出行和智能科技的进步。因此，电池不仅极大地便利了我们的日常生活，还
AI“模型崩溃”风险需警惕
图片来源：美国《The Week》从客户服务到内容创作，人工智能（AI）影响了众多领域的进展。但是，一个日益严重的被称为“模型崩溃”的问题，可能会使AI的所有成就功亏一篑。“模型崩溃”是今年7月发表在英国《自然》杂志上的一篇研究论文指出的问题。它是指用AI生成的数据集训练未来几代机器学习模型，可能会
AI“模型崩溃”风险需警惕
从客户服务到内容创作，人工智能（AI）影响了众多领域的进展。但是，一个日益严重的被称为“模型崩溃”的问题，可能会使AI的所有成就功亏一篑。“模型崩溃”是今年7月发表在英国《自然》杂志上的一篇研究论文指出的问题。它是指用AI生成的数据集训练未来几代机器学习模型，可能会严重“污染”它们的输出。多家外媒报
AI语言模型“提速”药物发现
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/6/502762.shtm美国麻省理工学院和塔夫茨大学研究人员设计出一种基于大型语言模型（如ChatGPT）的人工智能算法，这种称为ConPLex的新模型可将目标蛋白与潜在的药物分子相匹配，而无需执行计算分子结
用AI生成数据训练AI或导致模型崩溃
《自然》24日正式发表的一篇研究论文指出了一个人工智能（AI）严重问题：用AI生成的数据集训练未来几代机器学习模型，可能会严重“污染”它们的输出，这被称为“模型崩溃”。研究显示，原始内容会在9次迭代以后，变成不相关的“胡言乱语”（演示中一个建筑文本最终变成了野兔的名字），这凸显出使用可靠数据训练
用AI生成数据训练AI或导致模型崩溃
科技日报北京7月25日电 （记者张梦然）《自然》24日正式发表的一篇研究论文指出了一个人工智能（AI）严重问题：用AI生成的数据集训练未来几代机器学习模型，可能会严重“污染”它们的输出，这被称为“模型崩溃”。研究显示，原始内容会在9次迭代以后，变成不相关的“胡言乱语”（演示中一个建筑文本最终变成了野
AI视频生成模型Sora来了
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/2/517625.shtm
AI模型助力精准诊断冠心病
近日，由上海市第一人民医院与联影智能的一项研究开发并验证一款可自动量化心肌血流状况的CT心肌灌注成像深度学习模型，辅助医生准确诊断患者心肌缺血程度，其衍生的缺血心肌体积百分比指数可作为预测不良心血管事件（以下简称MACE）发生概率的重要参考，能帮助医生预判患者发病几率，进而制定个性化治疗方案。相关论
释放AI大模型促消费潜力
今年的《政府工作报告》提出持续推进“人工智能+”行动，旨在抓住人工智能技术突破机遇，使我国数字技术与制造优势、市场规模优势充分结合，推动人工智能大模型广泛应用，真正赋能千行百业、走进千家万户。在构建新发展格局战略背景下，AI大模型在激活内需市场、促进消费升级等方面充满“模”力。 随着人工智能技
《自然》封面：以AI生成数据训练AI，模型变傻？
大模型有许多“崩”的时候，但有一种崩溃叫做“自毁前程”——近日，《自然》发表在封面的一篇论文指出，用AI生成的数据集训练未来几代机器学习模型，可能会“污染”它们的输出。这项由英国牛津大学、剑桥大学、帝国理工学院、加拿大多伦多大学等多所高校联合开展的研究显示，原始内容会在数代内变成不相关的“胡言乱语”
《自然》封面：以AI生成数据训练AI，模型变傻？
大模型有许多“崩”的时候，但有一种崩溃叫做“自毁前程”—— 近日，《自然》发表在封面的一篇论文指出，用AI生成的数据集训练未来几代机器学习模型，可能会“污染”它们的输出。这项由英国牛津大学、剑桥大学、帝国理工学院、加拿大多伦多大学等多所高校联合开展的研究显示，原始内容会在数代内变成不相关的“胡
蛋白质工程领域的重大突破——－AI模型设计六种性能更优蛋白质
人工智能（AI）蛋白质设计正在走向“更快、更好、更强”。美国麻省总医院布莱根分院和贝斯以色列女执事医疗中心团队开发了一款名为EVOLVEpro的AI工具，被认为是蛋白质工程领域的一项重大突破。团队在最新一期《科学》杂志上展示了通过该工具设计的6种具有不同用途的蛋白质，证明了EVOLVEpro能够
AI大模型“源”炼造客服大脑
2018年至今，NLP领域经历了非常大的变化，Transformer、ELMO、BERT、GPT-3，再到最近的ChatGPT（GPT 3.5的微调）的突破，NLP在预训练大模型的暴力拆解路上越走越远，这也让各行业开始相信：很多之前无法做到的场景、效果，现在可以有新的解法和落地。 智能客服，是
华为发布大模型时代AI存储新品
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/7/504751.shtm
《自然》发文盛赞中国开源AI模型DeepSeek
最近，由来自杭州的“深度求索”初创团队开发的DeepSeek系列AI模型，引发了全球范围的关注。1月24日，知名学术期刊《自然》也发文关注该模型及相应产品，称“中国开发的大语言模型DeepSeek-R1以亲民价格和开放性挑战了OpenAI的推理模型GPT-o1的地位，令科学家们感到兴奋”。《中国科学
Science：谷歌AI新模型预测天气快又准
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/11/512459.shtm编译 ｜ 辛雨 图片来源：Carlos Munoz Yague 人工智能（AI）公司Google DeepMind开发的机器学习模型GraphCast，在“3至
AI模型搜寻癌症线索速度远超以往
质谱仪可以检测人体细胞中糖分子的不同结构。图片来源：马格努斯·戈坦德/伦德伯格研究基金会科技日报北京7月10日电 （记者张梦然）瑞典哥德堡大学团队开发了一种人工智能（AI）模型，通过糖分析增加检测癌症的可能性。与当前的半手动方法相比，AI模型能在几秒钟内准确发现异常。研究结果发表在新一期《自然·方法
AI大模型走出“泡沫期”未来何如
今年3月ChatGPT-4上线以来，国内科技龙头企业密集推出人工智能大模型，百度“文心一言”、阿里云“通义千问”、华为“盘古”、360“智脑”、昆仑万维“天工”、京东“灵犀”、科大讯飞“星火”、腾讯“混元”、商汤“日日新”等大模型先后登场，呈现百花齐放、迅猛发展的态势。截至2023年10月初，国
模拟芯片大幅削减AI模型运行能耗
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/507457.shtm
AI新模型快速预测材料光学性质
未来的中央处理器（艺术图）。图片来源：美国趣味工程网站科技日报讯 （记者刘霞）据美国趣味工程网站近日报道，日本东北大学和美国麻省理工学院科学家，成功开发出一款新人工智能（AI）模型GNNOpt。该模型能以与量子模拟相同的精度预测材料的光学性质，但速度能快100万倍。研究团队表示，这一重要进展有望加速
AI模型可为癌症患者选择最佳疗法
科技日报讯 （记者刘霞）来自澳大利亚国立大学、美国国家癌症研究所和Pangea Biomed制药公司的科学家，成功开发出一种人工智能（AI）模型“DeepPT”，可以帮助医生为癌症患者选择最佳疗法。相关研究论文发表于最新一期《自然·癌症》杂志。“DeepPT”通过预测患者的信使核糖核酸（mRNA）图
模拟芯片大幅削减AI模型运行能耗
模拟计算机芯片运行人工智能（AI）语音识别模型的效率是传统芯片的14倍，有可能为AI研究中巨大且不断增长的能源消耗以及全球范围内通用数字芯片短缺问题提供解决方案。 这一新产品由IBM Research开发，概述这项工作的论文发表于《自然》。研究人员声称，模拟芯片可以减少人工智能发展的障碍。
新AI模型可大幅提高化合物蛋白质相互作用预测可靠性
中国科学院上海药物研究所研究员郑明月，副研究员张素林、李叙潼，提出了基于知识图谱的人工智能计算模型PertKGE，并以数据驱动的形式从微扰转录组数据中解耦出化合物-蛋白质相互作用（CPI）。9月19日，相关研究发表于《细胞基因组学》。对化合物和蛋白质之间的相互作用进行建模，是药物发现的基础。目前，研
新AI模型可大幅提高化合物蛋白质相互作用预测可靠性
中国科学院上海药物研究所研究员郑明月，副研究员张素林、李叙潼，提出了基于知识图谱的人工智能计算模型PertKGE，并以数据驱动的形式从微扰转录组数据中解耦出化合物-蛋白质相互作用（CPI）。9月19日，相关研究发表于《细胞基因组学》。对化合物和蛋白质之间的相互作用进行建模，是药物发现的基础。目前，研
AI驱动的蛋白质设计
扩散模型已被证明在图像和文本生成中很有用，而且似乎也适用于蛋白质设计。然而，这类模型目前的成功率并不高；产生的序列基本不能折叠成目标结构。而近期，由《自然》（Nature）发表的一篇论文描述了一种能设计新蛋白质的深度学习方法，名为RoseTTAFold Diffusion（RFdiffusion