Ein gemeinsames Team der ETH Zürich und anderer Institutionen hat ein Deep-Learning-Framework namens NOBLE entwickelt. Es handelt sich dabei um das erste groß angelegte Deep-Learning-Framework, dessen Leistungsfähigkeit anhand experimenteller Daten aus der menschlichen Großhirnrinde validiert wurde.

Enthält ein Tutorial zur Bereitstellung per Mausklick

Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind, ziert das Cover der TIME 100-Liste des Time-Magazins.

Liam Fedus, ehemaliger Vizepräsident von OpenAI, leitet ein Team von über 20 Elitewissenschaftlern, die sich dem Projekt „KI für die Wissenschaft“ widmen.

Die University of California hat OmniCast entwickelt, das das Problem der Fehlerakkumulation bei autoregressiven Methoden deutlich verringern kann und gleichzeitig in der Lage ist, Wetterdynamiken über die Anfangsbedingungen hinaus zu erlernen.

Am 28. Oktober um 12:00 Uhr Eastern Time fand die NVIDIA GTC-Konferenz erstmals in Washington, dem politischen Zentrum der USA, statt. CEO Jensen Huang hielt dort eine Keynote-Rede, in der er Telekommunikation, Quantencomputing, KI-Fabriken, Enterprise Computing, Robotik und weitere Bereiche behandelte und den neuen Plan für eine führende Rolle in den Bereichen KI-Infrastruktur und Innovation vorstellte.

Ein Forschungsteam des IMDEA Materials Research Institute in Spanien hat die halbautonome digitale Plattform Reac-Discovery gestartet, die innovative Lösungen für fortschrittliche katalytische Reaktoren auf der Basis periodischer offener Porenstrukturen bietet.

HyperAI hat vom 20. bis 24. Oktober eine Reihe wertvoller und weit verbreiteter Tutorials und Datensätze für jedermann zusammengestellt, die eine Vielzahl von Bereichen wie Biomedizin, HPC, mathematisches Denken und Textinformationsextraktion abdecken.

10.20-10.24 Empfehlungen für KI-Papiere

Das MIT hat mit mehreren Institutionen zusammengearbeitet, um BoltzGen auf den Markt zu bringen. Dabei werden herkömmliche diskrete Restbezeichnungen durch geometrische kontinuierliche Darstellungen ersetzt, um ein gemeinsames Training der Proteinfaltung und des Binderdesigns zu erreichen.

Mehrere Teams bei Google haben gemeinsam „Earth AI“ vorgeschlagen. Dabei wird der Gemini-gesteuerte Reasoning-Agent verwendet, um eine tiefgreifende Zusammenarbeit mehrerer Modelle und ein mehrstufiges gemeinsames Reasoning zu erreichen und so die Erdsystemforschung in Richtung umsetzbarer globaler Erkenntnisse voranzutreiben.

„HuMo-1.7B: Ein Framework zur multimodalen Videogenerierung“ ist jetzt im Bereich „Tutorials“ der offiziellen Website von HyperAI (hyper.ai) verfügbar. Kann das Modell mit weiteren Informationen ein Video erstellen, das Sie zufriedenstellt?

Das MIT-Forschungsteam hat SpectroGen vorgeschlagen, das eine modalübergreifende Spektrumgenerierung mit einer Korrelation von 99% mit experimentellen Ergebnissen mit nur einer einzigen spektralen Modalitätseingabe erreichen kann.

Vom Gewinn des Chemie- und Physikpreises im Jahr 2024 mit KI-Technologie bis hin zum Durchbruch in der Quantenforschung, der diesmal den Physikpreis einbrachte, haben mehr als ein Jahrzehnt ehrgeiziger Planung und wissenschaftlicher Forschungsstrategie gemeinsam die starken wissenschaftlichen Forschungskapazitäten von Google gefördert.

HyperAI hat eine Sammlung beliebter mathematischer Datensätze aus verschiedenen Bereichen zusammengestellt. Laden Sie sie mit einem Klick herunter und erleben Sie sie!

BindCraft: Protein Binder Design ist jetzt auf der offiziellen HyperAI-Website im Bereich Tutorials verfügbar. Erstellen Sie mit nur einem Klick Ihr gewünschtes Proteinbinder-Design. Probieren Sie diese leistungsstarke Funktion aus!

HyperAI hat vom 13. bis 17. Oktober eine Reihe wertvoller und weit verbreiteter Tutorials und Datensätze zusammengestellt, die Bereiche wie Biomedizin, Videogenerierung, Sprachverständnis und Texterkennung abdecken.

Basierend auf dem Elucidated Diffusion Model (EDM)-Framework hat ein Forschungsteam von NVIDIA und der University of California, San Diego, ein Enhanced Sequential Diffusion Model (ERDM) entwickelt, um die Anforderungen der Sequenzmodellierung zu erfüllen.

13.10.-17.10. Empfehlungen für KI-Papiere

Am 8. Oktober erhielten Susumu Kitagawa, Richard Robson und Omar Yaghi den Nobelpreis für Chemie für ihre Beiträge zu metallorganischen Gerüstverbindungen. Das Forschungsgebiet der metallorganischen Gerüstverbindungen hat seine Entwicklung vom Strukturdesign zur Industrialisierung abgeschlossen.

Ein vom MIT geleitetes Forschungsteam hat ein neuronales Zustandsraummodell entwickelt, das die Plasmadynamik während des Herunterfahrens einer Tokamak-Konfigurationsvariablen (TCV) anhand nur einer kleinen Datenmenge vorhersagen kann.

Ein Team der Universität Toronto hat in Zusammenarbeit mit dem Changping Laboratory und anderen ein Framework für eingeschränktes bestärkendes Lernen namens Ctrl-DNA entwickelt, das die regulatorische Aktivität von CRE in Zielzellen maximieren und gleichzeitig seine Aktivität in Nicht-Zielzellen streng begrenzen kann.

Das Team von Bai Xiang an der Huazhong University of Science and Technology hat in Zusammenarbeit mit der South China University of Technology und anderen Institutionen den OCR-Evaluierungs-Benchmark der nächsten Generation OCRBench v2 herausgebracht, der 58 gängige multimodale Großmodelle weltweit evaluiert.

Forschungsteams der Hong Kong University of Science and Technology und der Zhejiang University haben VA-MoE auf den Markt gebracht, ein Modell, das phasenweises Training und Mechanismen zur Einbettung variabler Indizes nutzt, um verschiedene Expertenmodule dazu anzuleiten, sich auf bestimmte Arten meteorologischer Variablen zu konzentrieren.

Mit dem Durchbruch großer Sprachmodelle bei der Erstellung von Konversationstexten und der Reife der High-Fidelity-Sprachsynthesetechnologie werden auch Podcasts, eine Form, die in hohem Maße von den Erstellern abhängt, von der KI beeinflusst.

„Ml-simplefold: Ein leichtes KI-Modell zur Vorhersage der Proteinfaltung“ ist jetzt auf der offiziellen HyperAI-Website im Bereich „Tutorial“ verfügbar. Starten Sie es mit einem Klick und erleben Sie die Proteingenerierung auf Basis des Flow-Matching-Faltungsmodells neu!

Science-Fiction-Filme haben die unzähligen Möglichkeiten künstlicher Intelligenz auf vielfältige Weise dargestellt. Werfen wir einen Blick auf diese Klassiker und sehen, welche KI-Fantasien langsam zum Leben erwachen.

Im Bereich „Tutorials“ von HyperAI wurden mehrere Open-Source-OCR-Modell-Tutorials veröffentlicht. Erleben Sie online verschiedene Funktionen, darunter mehrsprachige Textanalyse, Strukturtransformation und Szenentexterkennung. Kommen Sie vorbei und probieren Sie es aus!

HyperAI hat sorgfältig einige hervorragende Bücher zum Thema KI zusammengestellt. Diese Bücher, die von Größen wie Musk und Sam Altman wärmstens empfohlen werden, enthüllen Ihnen die aktuellen Strategien und die zukünftige Ethik der künstlichen Intelligenz.

Das Team von Professor Mingda Li am MIT und andere haben die SCIGEN-Methode zur Integration geometrischer Strukturbeschränkungen vorgeschlagen, die an jedes vortrainierte generative Diffusionsmodell angepasst werden kann, um Zielmaterialien mit besonderen Einschränkungen zu erzeugen.

Ein gemeinsames Team der ETH Zürich und anderer Institutionen hat ein Deep-Learning-Framework namens NOBLE entwickelt. Es handelt sich dabei um das erste groß angelegte Deep-Learning-Framework, dessen Leistungsfähigkeit anhand experimenteller Daten aus der menschlichen Großhirnrinde validiert wurde.

Enthält ein Tutorial zur Bereitstellung per Mausklick

Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind, ziert das Cover der TIME 100-Liste des Time-Magazins.

Liam Fedus, ehemaliger Vizepräsident von OpenAI, leitet ein Team von über 20 Elitewissenschaftlern, die sich dem Projekt „KI für die Wissenschaft“ widmen.

Die University of California hat OmniCast entwickelt, das das Problem der Fehlerakkumulation bei autoregressiven Methoden deutlich verringern kann und gleichzeitig in der Lage ist, Wetterdynamiken über die Anfangsbedingungen hinaus zu erlernen.

Am 28. Oktober um 12:00 Uhr Eastern Time fand die NVIDIA GTC-Konferenz erstmals in Washington, dem politischen Zentrum der USA, statt. CEO Jensen Huang hielt dort eine Keynote-Rede, in der er Telekommunikation, Quantencomputing, KI-Fabriken, Enterprise Computing, Robotik und weitere Bereiche behandelte und den neuen Plan für eine führende Rolle in den Bereichen KI-Infrastruktur und Innovation vorstellte.

Ein Forschungsteam des IMDEA Materials Research Institute in Spanien hat die halbautonome digitale Plattform Reac-Discovery gestartet, die innovative Lösungen für fortschrittliche katalytische Reaktoren auf der Basis periodischer offener Porenstrukturen bietet.

HyperAI hat vom 20. bis 24. Oktober eine Reihe wertvoller und weit verbreiteter Tutorials und Datensätze für jedermann zusammengestellt, die eine Vielzahl von Bereichen wie Biomedizin, HPC, mathematisches Denken und Textinformationsextraktion abdecken.

10.20-10.24 Empfehlungen für KI-Papiere

Das MIT hat mit mehreren Institutionen zusammengearbeitet, um BoltzGen auf den Markt zu bringen. Dabei werden herkömmliche diskrete Restbezeichnungen durch geometrische kontinuierliche Darstellungen ersetzt, um ein gemeinsames Training der Proteinfaltung und des Binderdesigns zu erreichen.

Mehrere Teams bei Google haben gemeinsam „Earth AI“ vorgeschlagen. Dabei wird der Gemini-gesteuerte Reasoning-Agent verwendet, um eine tiefgreifende Zusammenarbeit mehrerer Modelle und ein mehrstufiges gemeinsames Reasoning zu erreichen und so die Erdsystemforschung in Richtung umsetzbarer globaler Erkenntnisse voranzutreiben.

„HuMo-1.7B: Ein Framework zur multimodalen Videogenerierung“ ist jetzt im Bereich „Tutorials“ der offiziellen Website von HyperAI (hyper.ai) verfügbar. Kann das Modell mit weiteren Informationen ein Video erstellen, das Sie zufriedenstellt?

Das MIT-Forschungsteam hat SpectroGen vorgeschlagen, das eine modalübergreifende Spektrumgenerierung mit einer Korrelation von 99% mit experimentellen Ergebnissen mit nur einer einzigen spektralen Modalitätseingabe erreichen kann.

Vom Gewinn des Chemie- und Physikpreises im Jahr 2024 mit KI-Technologie bis hin zum Durchbruch in der Quantenforschung, der diesmal den Physikpreis einbrachte, haben mehr als ein Jahrzehnt ehrgeiziger Planung und wissenschaftlicher Forschungsstrategie gemeinsam die starken wissenschaftlichen Forschungskapazitäten von Google gefördert.

HyperAI hat eine Sammlung beliebter mathematischer Datensätze aus verschiedenen Bereichen zusammengestellt. Laden Sie sie mit einem Klick herunter und erleben Sie sie!

BindCraft: Protein Binder Design ist jetzt auf der offiziellen HyperAI-Website im Bereich Tutorials verfügbar. Erstellen Sie mit nur einem Klick Ihr gewünschtes Proteinbinder-Design. Probieren Sie diese leistungsstarke Funktion aus!

HyperAI hat vom 13. bis 17. Oktober eine Reihe wertvoller und weit verbreiteter Tutorials und Datensätze zusammengestellt, die Bereiche wie Biomedizin, Videogenerierung, Sprachverständnis und Texterkennung abdecken.

Basierend auf dem Elucidated Diffusion Model (EDM)-Framework hat ein Forschungsteam von NVIDIA und der University of California, San Diego, ein Enhanced Sequential Diffusion Model (ERDM) entwickelt, um die Anforderungen der Sequenzmodellierung zu erfüllen.

13.10.-17.10. Empfehlungen für KI-Papiere

Am 8. Oktober erhielten Susumu Kitagawa, Richard Robson und Omar Yaghi den Nobelpreis für Chemie für ihre Beiträge zu metallorganischen Gerüstverbindungen. Das Forschungsgebiet der metallorganischen Gerüstverbindungen hat seine Entwicklung vom Strukturdesign zur Industrialisierung abgeschlossen.

Ein vom MIT geleitetes Forschungsteam hat ein neuronales Zustandsraummodell entwickelt, das die Plasmadynamik während des Herunterfahrens einer Tokamak-Konfigurationsvariablen (TCV) anhand nur einer kleinen Datenmenge vorhersagen kann.

Ein Team der Universität Toronto hat in Zusammenarbeit mit dem Changping Laboratory und anderen ein Framework für eingeschränktes bestärkendes Lernen namens Ctrl-DNA entwickelt, das die regulatorische Aktivität von CRE in Zielzellen maximieren und gleichzeitig seine Aktivität in Nicht-Zielzellen streng begrenzen kann.

Das Team von Bai Xiang an der Huazhong University of Science and Technology hat in Zusammenarbeit mit der South China University of Technology und anderen Institutionen den OCR-Evaluierungs-Benchmark der nächsten Generation OCRBench v2 herausgebracht, der 58 gängige multimodale Großmodelle weltweit evaluiert.

Forschungsteams der Hong Kong University of Science and Technology und der Zhejiang University haben VA-MoE auf den Markt gebracht, ein Modell, das phasenweises Training und Mechanismen zur Einbettung variabler Indizes nutzt, um verschiedene Expertenmodule dazu anzuleiten, sich auf bestimmte Arten meteorologischer Variablen zu konzentrieren.

Mit dem Durchbruch großer Sprachmodelle bei der Erstellung von Konversationstexten und der Reife der High-Fidelity-Sprachsynthesetechnologie werden auch Podcasts, eine Form, die in hohem Maße von den Erstellern abhängt, von der KI beeinflusst.

„Ml-simplefold: Ein leichtes KI-Modell zur Vorhersage der Proteinfaltung“ ist jetzt auf der offiziellen HyperAI-Website im Bereich „Tutorial“ verfügbar. Starten Sie es mit einem Klick und erleben Sie die Proteingenerierung auf Basis des Flow-Matching-Faltungsmodells neu!

Science-Fiction-Filme haben die unzähligen Möglichkeiten künstlicher Intelligenz auf vielfältige Weise dargestellt. Werfen wir einen Blick auf diese Klassiker und sehen, welche KI-Fantasien langsam zum Leben erwachen.

Im Bereich „Tutorials“ von HyperAI wurden mehrere Open-Source-OCR-Modell-Tutorials veröffentlicht. Erleben Sie online verschiedene Funktionen, darunter mehrsprachige Textanalyse, Strukturtransformation und Szenentexterkennung. Kommen Sie vorbei und probieren Sie es aus!

HyperAI hat sorgfältig einige hervorragende Bücher zum Thema KI zusammengestellt. Diese Bücher, die von Größen wie Musk und Sam Altman wärmstens empfohlen werden, enthüllen Ihnen die aktuellen Strategien und die zukünftige Ethik der künstlichen Intelligenz.

Das Team von Professor Mingda Li am MIT und andere haben die SCIGEN-Methode zur Integration geometrischer Strukturbeschränkungen vorgeschlagen, die an jedes vortrainierte generative Diffusionsmodell angepasst werden kann, um Zielmaterialien mit besonderen Einschränkungen zu erzeugen.