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AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年,本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文共同第一作者简介:张逸骅:密歇根州立大学计算机系博士三年级学生,师从SijiaLiu教授,主要研究方向是大模型的安全、隐私和效率问题。李平治:本科毕业于中国科学技术大学,将于2024
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AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年,本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文由HMILab完成。HMILab依托北京大学视频与视觉技术国家工程研究中心和多媒体信息处理全国重点实验室两大平台,长期从事机器学习、多模态学习和具身智能方向的研究。本工作第一作者为刘
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编辑|萝卜皮自2021年发布强大的AlphaFold2以来,科学家们一直在使用蛋白质结构预测模型来绘制细胞内各种蛋白质结构的图谱、发现药物,并绘制每种已知蛋白质相互作用的「宇宙图」。就在刚刚,GoogleDeepMind发布了AlphaFold3模型,该模型能够对包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基在内的复合物进行联合结构预测。AlphaFold3的准确性对比过去许多专用工具(蛋白质-配体相互作用、蛋白质-核酸相互作用、抗体-抗原预测)有显著提高。这表明,在单个统一的深度学习框架内,可以实现跨生物分子
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AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年,本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。引言近年来,多模态大型语言模型(MLLM)在各个领域的应用取得了显著的成功。然而,作为许多下游任务的基础模型,当前的MLLM由众所周知的Transformer网络构成,这种网络具有较低
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AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年,本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。近年来,大型语言模型(LLM)在数学应用题和数学定理证明等任务中取得了长足的进步。数学推理需要严格的、形式化的多步推理过程,因此是LLMs推理能力进步的关键里程碑,但仍然面临着重要的挑
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没想到,自2012年AlexNet开启的深度学习革命已经过去了12年。而如今,我们也进入了大模型的时代。近日,知名AI研究科学家AndrejKarpathy的一条帖子,让参与这波深度学习变革的许多大佬们陷入了回忆杀。从图灵奖得主YannLeCun到GAN之父IanGoodfellow,纷纷忆往昔。到目前为止,该帖子已经有63万+的浏览量。在帖子中,Karpathy提到:有一个有趣的事实是,很多人可能听说过2012年ImageNet/AlexNet的时刻,以及它开启的深度学习革命。不过,可能很少有人知道,支
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在AIforMath领域,如果你一直找不到合适的资源,这份清单或许会有帮助。刚刚,著名数学家陶哲轩的个人博客又更新了,这次他们整理了一份有用的资源列表,该资源专注于AIforMath,专为那些希望进入数学AI领域的人提供帮助。这份清单发起时间最早可追溯到去年,发起机构由美国国家科学院、工程院和医学院组织的研讨会「人工智能辅助数学推理」提出,陶哲轩担任研讨会主持人。目前,网址资源已经公开。网址:https://docs.google.com/document/d/1kD7H4E28656ua8jOGZ934
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ICML2024,AIforMathWorkshop面向形式化和自然语言AI数学推理的研讨会时间:2024年7月26/27日地点:奥地利,维也纳。现场、线上同步举行。研讨会主页:https://sites.google.com/view/ai4mathworkshopicml2024/数学推理是人类智能中最具挑战性和最具深度的部分。人类在数学推理的发展进程中总结出了各种形式化语言,得以严格地描述数学问题和证明过程。而近年来的机器学习算法和大规模语言模型正在逐步接近甚至超越人类在一些数学推理的表现。那么,下
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高中阶段学习数据科学能不能代替数学,这个话题的讨论已经延伸到了AI圈。为了AI的发展,再不加强基础教育就晚了。在大模型技术高速发展,各家公司激烈竞争的同时,有人站出来对于未来的人才表示了担忧,焦点在于数学。近日,加州大学(UC)系统对于入学新生设立数学基础标准的消息掀起了轩然大波。随着全国范围内数学成绩的下降,一些教育工作者认为,标准的代数密集型数学教育需要改革,既可以吸引更多的学生,也可以帮助他们在日益依赖数据的未来培养相关技能。有组织称,目前至少有17个州已把「数据科学」作为高中数学教育的可选项,俄勒
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简介第八届HANDS将在ECCV24(9月30日下午,米兰)举办,包含研讨会和挑战赛。HANDS将为相关手部研究人员和从业者提供一个分享工作和讨论潜在合作的平台。过去7届HANDS也取得了极大的成功。本文档属于翻译,信息以官网为准。HANDS@ECCV24主页:https://hands-workshop.org/手部研讨会和投稿:研讨会专注于手部相关方向,将邀请手部相关领域的专家做前沿报告。特别的,我们诚邀相关长文投稿。手部挑战赛:挑战赛基于最新的手部大数据集AssemblyHands、ARCTIC、O
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工业AI,没有新王,光而无耀,静水深流。要说生成式AI是当下话题之王,没有人会反对。简单几句话,就能让兵马俑「复活」唱秦腔,特朗普说上脱口秀。情绪价值拉满之余,你敢不敢想象更酷的事情,如动动嘴皮子就能造出想要的东西。AI不仅能够生成一段视频,更能构建一个沉浸式、高仿真、遵循物理规律的虚拟空间,只需自然语音输入指令,它就能将其转化为专业的工业语言,再交由现实工厂的智能化产线变成「实物」。敢不敢想象更酷的事情,动动嘴皮子就能造出想要的东西!如此美妙未来或许看似遥远,但在西门子的描绘下,它早已不是空中楼阁,AI
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不会写prompt的看过来。在构建AI应用时,prompt质量对结果有着重大影响。但制作高质量的prompt具有挑战性,需要研究者深入了解应用需求,并具备大型语言模型方面的专业知识。为了加快开发速度并改善结果,AI初创公司Anthropic简化了此流程,可以让用户更轻松地制作高质量的prompt。具体来说,研究者为AnthropicConsole添加了新功能,可以生成、测试和评估prompt。Anthropic提示工程师AlexAlbert表示:这是他们过去几周投入了大量工作才得到的成果,现在Claude
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不会写prompt的看过来。在构建AI应用时,prompt质量对结果有着重大影响。但制作高质量的prompt具有挑战性,需要研究者深入了解应用需求,并具备大型语言模型方面的专业知识。为了加快开发速度并改善结果,AI初创公司Anthropic简化了此流程,可以让用户更轻松地制作高质量的prompt。具体来说,研究者为AnthropicConsole添加了新功能,可以生成、测试和评估prompt。Anthropic提示工程师AlexAlbert表示:这是他们过去几周投入了大量工作才得到的成果,现在Claude
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编辑|KX如果我们完全了解分子之间是如何相互作用的,那么生物学就没什么可学的了,因为每一种生物现象,包括我们如何感知世界,最终都源于细胞内生物分子的行为和相互作用。最近推出的AlphaFold3可以直接从蛋白质、核酸及其配体的序列中预测生物分子复合物的3D结构。这标志着我们在长期探索生物分子如何相互作用方面取得了重大进展。AlphaFold3代表了直接从复合物序列预测其三维结构的突破,为生物分子相互作用提供了见解。1.生物分子的代码生物分子(如蛋白质或核酸)的一维(1D)序列指定细胞功能,类似于一段代码指
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迄今为止,分辨率最高的编码单词含义的神经元map来了。1.人类可以通过语言获取丰富而微妙的含义,这对人类交流至关重要。尽管人们对支持语言和语义处理的大脑区域了解不断加深,但神经语义推导在细胞水平上仍然存在许多未知。最近,《自然》杂志发表的一篇研究论文,通过跟踪神经元在自然语音处理过程中的活动,发现了单个神经元对语义信息的精细皮层表征。该论文题为《语义编码在单细胞分辨率下进行语言理解》。1.论文地址:https://www.nature.com/articles/s41586-024-07643-2该研究创