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英伟达实现原子级蛋白质设计突破,高精度生成多达 800 个残基的蛋白质
NVIDIA 研究团队联合 Mila 提出了 La-Proteina,这是一种基于部分潜在流匹配的原子级蛋白质设计方法。
去年
AI for Science
人工智能
机器学习
深度学习
生物医药
AI 论文周报丨 SingLoRA 参数压缩,MedGemma 医学应用等成果解析,5 篇热门研究解锁大模型优化与多模态新突破
7 月 7 日-7 月 11 日 AI 论文精选
去年
人工智能
机器学习
深度学习
从架构特性到生态建设,沐曦董兆华深度剖析国产 GPU 上的 TVM 应用实践
在 HyperAI 超神经主办的第 7 期 Meet AI Compiler 技术沙龙活动上,沐曦集成电路的高级总监董兆华进行了深度分享。
去年
AI 编译器
人工智能
机器学习
深度学习
在线教程 | 150 种专业工具/59 个数据库/105 个软件包,Biomni 在 8 类真实研究任务中超越专家级效率
「Biomni:首个通用型生物医学智能体」已上线至 HyperAI 超神经官网的「教程」板块,快来体验吧!
去年
人工智能
机器学习
深度学习
生物医药
同时处理蛋白质主链和侧链信息,斯坦福等基于消息传递神经网络实现全原子结构建模
全新蛋白质序列设计方法 FAMPNN 可同时处理蛋白质主链和侧链信息,显著提高蛋白质序列设计的质量和实验预测的准确性
去年
人工智能
斯坦福大学
机器学习
深度学习
推理能力跃迁!GLM-4.1V-Thinking 推动认知智能演进;500 万个分步思维数据示例!MathX-5M 解锁数学推理新境界
7.7-7.11
Weekly Highlights
去年
人工智能
数据集
深度学习
目标检测
入选 ICML 2025,Meta/剑桥/MIT 提出全原子扩散 Transformer 框架,首次实现周期性与非周期性原子系统统一生成
原子扩散 Transformer ADiT,首次实现单一模型生成分子与晶体
去年
Transformer
人工智能
深度学习
在线教程丨一句话精准 P 图,FLUX.1 Kontext 可实现图像编辑/风格迁移/文本编辑/角色一致性编辑
FLUX.1 Kontext 现已开源,内含一键部署教程
去年
人工智能
深度学习
AI 论文周报 | Chai-2 刷新抗体设计效率,命中率提高 100 倍;多篇 ICML 入围论文一键速览
6 月 30 日-7 月 4 日 AI 论文精选,内含高质量数据集下载链接~
去年
人工智能
材料化学
生物医药
AMD AI 架构师张宁:多视角解析 AMD Triton 编译器,助力开源生态建设
2025 Meet AI Compiler 第 7 期技术沙龙于 7 月 5 日在北京中关村圆满落幕。
去年
AI 编译器
人工智能
机器学习
深度学习
新加坡国立大学基于多维度 EHR 数据实现细粒度患者队列建模,住院时间预测准确率提升 16.3%
新加坡国立大学联合浙江大学提出了创新性的 NeuralCohort 方法,为 EHR 表征学习开辟了新的路径。
去年
AI for Science
人工智能
机器学习
深度学习
生物医药
OmniGen2 多模态推理×自我纠正双引擎,引领图像生成新范式;95 万分类标签!TreeOfLife-200M 解锁物种认知新维度
HyperAI 超神经为大家整理了 6.30-7.4 期间一系列极具价值且应用广泛的数据集和教程,涵盖生物视觉、医疗分析、和农业等多个领域~
去年
AI for Science
人工智能
图像分类
数据集
机器学习
深度学习
自然语言处理
专治 AI 审稿?论文暗藏好评提示词,谢赛宁呼吁关注 AI 时代科研伦理的演变
专治 AI 审稿?论文暗藏好评提示词,谢赛宁呼吁关注 AI 时代科研伦理的演变
去年
人工智能
机器学习
深度学习
钱学森「灵境」预言成真!上海交通大学联合清华大学等团队构建全球首个 VR 运动干预系统 REVERIE,重塑青少年脑-身-心健康
全球首个面向超重或肥胖青少年体重控制的虚拟现实智能运动干预系统 REVERIE 。
去年
AI for Science
人工智能
机器学习
深度学习
CASP 或将停办!蛋白质结构预测风向标大赛因 NIH 断供而前途未卜
Science 发布独家报道称,美国国家卫生研究院(NIH)对 CASP 的资助已经消耗殆尽,面临停办危机。
去年
AI for Science
人工智能
机器学习
深度学习
AI 论文周报丨 1 亿细胞数据建模/高效预测遗传轨迹/指令歧义破解/可验证奖励/高动态游戏生成,5 大领域突破一文速览
6 月 23-27 日 AI 论文精选,内含高质量数据集下载链接~
去年
人工智能
数据集
机器学习
深度学习
超材料设计破局!Meta AI 等提出 UNIMATE,首次实现拓扑生成/性能预测等任务的统一建模
弗吉尼亚理工学院和 Meta AI 的研究团队提出了一种名为 UNIMATE 的统一模型,首次实现了对超材料设计三大核心要素的统一建模与协同处理。
去年
AI for Science
人工智能
数据集
机器学习
材料化学
内含教程丨医疗 VLM 新突破!HealthGPT 对复杂 MRI 模态理解准确率达 99.7%,单一模型可处理多类生成任务
「HealthGPT:AI 医疗助手」已上线至 HyperAI 超神经官网的「教程」板块,快来体验吧~
去年
AI for Science
人工智能
医学影像
机器学习
深度学习
蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计,中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务
中国海洋大学计算机学院的张树刚副教授在 2025 智源大会上带来了以「蛋白智能计算体系构建及其应用」为题的演讲,本文为演讲实录。
去年
AI for Science
人工智能
机器学习
深度学习
58k+ Star! RAGFlow 集成 Qwen3 Embedding,轻松处理复杂格式数据;Webclick 解锁网页理解新维度
HyperAI 超神经为大家整理了 6.23-6.27 期间一系列极具价值且应用广泛的数据集和教程,涵盖大模型部署、视频编辑、网页理解等多个领域~
去年
人工智能
数据集
机器学习
深度学习
视频处理
ICML 2025 丨慕尼黑工业大学等基于 SD3 开发卫星图像生成方法,构建当前最大规模遥感数据集
德国慕尼黑工业大学等团队提出以地理气候提示为条件并使用 Stable Diffusion 3 生成卫星图像的新方法,并创建了一个迄今为止最大、最全面的遥感数据集 EcoMapper 。
去年
AI for Science
人工智能
数据集
深度学习
在线教程丨北京大学施柏鑫团队联合贝式计算提出视频实例重绘方法 VIRES,多项性能指标达 SOTA
在线教程丨北大施柏鑫团队联合贝式计算提出视频实例重绘方法 VIRES,多项性能指标达 SOTA
去年
人工智能
机器学习
深度学习
DeepMind 发布 AlphaGenome,1 秒内完成所有模态和细胞类型的变异效应预测
谷歌 DeepMind 发布 AlphaGenome 模型,可预测数千种与其调控活性相关的分子属性。
去年
AI for Science
人工智能
机器学习
深度学习
生物医药
从全心脏模型到基于 LLM 的疾病网络分析,清华长庚医院李栋从数据视角剖析医疗大模型发展趋势
清华长庚医院医学数据科学中心主任李栋教授就「智慧医疗时代下如何应用医疗数据开展创新研究」进行了专题分享。
去年
AI for Science
人工智能
狂揽 2.6k stars,MonkeyOCR-3B 在英文文档解析任务上超越 72B 模型,性能达 SOTA
MonkeyOCR 在处理复杂文档(如包含公式和表格的文档)时表现出色,在公式和表格解析任务上的表现分别提升 15.0% 和 8.6% 。
去年
人工智能
机器学习
深度学习
继 Evo 2 之后,Arc Institute 发布首个虚拟细胞模型 STATE,训练数据涉及 70 种不同细胞系
非盈利研究机构 Arc Institute 联合 UC 伯克利、斯坦福等高校的研究团队,推出了虚拟细胞模型 STATE 。
去年
AI for Science
人工智能
深度学习
成本大幅降低!Distill-Any-Depth 实现高精度深度估计;入选 CVPR 2025!Real-IADD 解锁工业检测新高度
HyperAI 超神经为大家整理了 6.16-6.20 期间一系列极具价值且应用广泛的数据集和教程,涵盖数学推理、三维重建、图像编辑等多个领域~
去年
人工智能
数据集
机器学习
深度学习
入选 ICML 2025!哈佛医学院等推出全球首个 HIE 领域临床思维图谱模型,神经认知结果预测任务上性能提升 15%
哈佛医学院联合波士顿儿童医院等团队,共同构建了一个专业级医学推理基准测试数据集,能够通过临床知识引导的思维图谱提示来模拟诊断过程。
去年
AI for Science
人工智能
机器学习
深度学习
在线教程丨获 CVPR 2025 最佳论文,通用 3D 视觉模型 VGGT 推理速度可达秒级
HyperAI 超神经官网(hyper.ai)的教程版块已上线「VGGT:通用 3D 视觉模型」,支持一键部署体验效果~
去年
3D 模型
人工智能
图像生成
机器学习
深度学习
MIT 团队利用大模型筛选 25 类水泥熟料替代材料,相当于减排 12 亿吨温室气体
麻省理工学院材料科学与工程系联合多部门团队开发出一种全新数据驱动方法,实现对水泥替代材料反应性的大规模预测与筛选。
去年
AI for Science
人工智能
机器学习
材料化学
深度学习
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