黄仁勋在 Computex 2025 上分享了英伟达在数据中心、企业级 AI 和机器人领域的多项更新。

美国康奈尔大学与再生元制药公司提出图编码混合生存模型（GEMS），识别具有一致特征和生存结局的亚表型。

HyperAI 超神经为大家整理了目前热度较高的医学数据集，覆盖医学问答、医学推理、医疗影像等多方面数据。

谷歌 DeepMind 公布了编程 AI Agent AlphaEvolve，可以用于通用算法发现和优化。

哥伦比亚大学、斯坦福大学的研究人员提出了一种基于扩散模型的生成式人工智能结构解析方法 PXRDnet 。

「In-Context Edit：指令驱动图像生成与编辑」已上线至 HyperAI 超神经官网的「教程」板块，仅需极少的文本指令即可实现精准的图像修改，快来体验吧！

美国华盛顿大学 David Baker 团队近期利用先进生成模型，通过合成 OLG 设计研究，从工程化角度验证其可行性。

俄罗斯科学院的研究人员，开发出一种基于机器学习的搜索引擎 MEDUSA Search，能够对太字节规模的高分辨率质谱数据进行分析，助力发现未知的化学反应!

10 个实用教程与模型案例快速掌握 vLLM

在零样本、单样本和少样本场景中实现优于现有先进模型的分割能力和泛化能力。

该团队提出了创新框架，揭示了氢化物 SSEs 中独特的「两步」离子迁移机制

哈工大团队提出一种分层蒸馏多示例学习框架 HDMIL，可显著减少推理时间

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清华大学 AIR 周浩团队提出 ProfileBFN（即轮廓贝叶斯流网络），实现了高效的蛋白质家族设计

IBM 研究院等联合推出 EarthDial，为地球观测数据提供有力保障

日本早稻田大学团队运用机器学习技术进行光驱动晶体的分子设计和实验优化，成功最大化阻挡力

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Weekly Highlights!

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MindGlide 有望进一步帮助医护人员提升解释和评估 MS 患者治疗效果的能力

该方法利用单类支持向量机 (one-class SVM) 解析紫外光谱中烟酰胺与烟酸的特征差异。

UNO 以 FLUX 为基础模型，能够处理图像生成任务中的不同输入条件。

DRAKES 算法首次实现了在离散扩散模型中对完整生成轨迹的可微奖励反向传播。

M2OST 是一种多对一回归 Transformer 模型，旨在利用不同层次的病理图像共同预测基因表达。

HyperAI 超神经整理了多个材料科学数据集以及一键部署教程，涵盖量子材料、无机材料、晶体结构等关键方向

蛋白质工程设计平台 VenusFactory 实现一站式优化数据检索/模型训练/基准评测，降低 AI4S 应用门槛。

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中国科学院深圳先进技术研究院罗小舟教授分享 AI 在酶工程领域的创新应用及实践

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上海人工智能实验室联合多家知名高校共同提出 MaMI (Modality-adaptive Medical Identifier) 模型，性能卓越