清华系初创团队水木分子发布了ChatDD,这是一款新一代药物研发助手,覆盖了药物研发各阶段。同时,团队还发布了ChatDD-FM 100B,全球首个千亿参数多模态生物医药对话大模型。该模型在医学任务中表现出色,有望提高药物研发效率。
英伟达近日宣布,其开源的BioNeMo™生物分子AI框架在制药领域获得广泛应用,吸引了大批制药公司、生物科技创新者和AI研究人员的关注。这一框架的推出,标志着AI辅助药物研发正式进入超算时代。作为一套专门面向生物分子研究的AI工具集,BioNeMo框架为制药行业带来了革命性突破。研究人员可以借助该框架大幅提升AI模型的运算规模,更高效地分析海量数据集,显著加快新药设计和开发进程。英伟达还推出了端到端的BioNeMo平台,将AI药物研发的全流程整合到一个统一的系统中。该平台包
近日,字节跳动研究院和清华大学的研究人员联合发布了一项新研究,指出目前的 AI 视频生成模型,比如 OpenAI 的 Sora,虽然能创造出令人惊叹的视觉效果,但在理解基本物理规律方面却存在重大缺陷。这项研究引发了人们对 AI 在模拟现实时能力的广泛讨论。研究团队对 AI 视频生成模型进行了测试,设定了三种不同的场景,分别是已知模式下的预测、未知模式下的预测,以及熟悉元素的新组合。他们的目标是看看这些模型是否真的学习了物理规律,还是仅仅依赖于训练中的表面特征。通过
深度学习的快速发展离不开规模化的数据集、模型和计算量。在自然语言处理和计算机视觉领域,研究人员已经发现了模型性能与数据规模之间存在幂律关系。然而,机器人领域,特别是机器人操控领域,尚未建立起类似的规模化规律。清华大学的研究团队最近发表了一篇论文,探讨了机器人模仿学习中的数据规模化规律,并提出了一种高效的数据收集策略,仅用一个下午的时间就收集了足够的数据,使得策略能够在新环境和新物体上实现约90% 的成功率。研究人员将泛化能力分为环境泛化
谷歌 DeepMind 近日意外发布了 AlphaFold3的源代码和模型权重,标志着一个可能加速科学发现和药物开发的重大进展。这一消息传出仅几周后,系统的创造者 Demis Hassabis 和 John Jumper 便获得了2024年诺贝尔化学奖,以表彰他们在蛋白质结构预测方面的贡献。与前一版本 AlphaFold2相比,AlphaFold3的技术能力有了质的飞跃。AlphaFold2只能预测蛋白质的结构,而 AlphaFold3则可以建模蛋白质、DNA、RNA 及小分子之间复杂的相互作用,这是生命的基本过程。这一进展至关重要,因为理解这些分子相互作用是现代药