Ein Forschungsteam des Israel Institute of Technology und von Meta AI hat ein neues Framework zum Lernen von Proteindarstellungen namens FusionProt vorgeschlagen, das bei mehreren biologischen Aufgaben eine SOTA-Leistung erreicht.

Auf der CCF Global High Performance Computing Conference 2025 hielt der Forscher Lin Pengfei vom Institut für Atmosphärenphysik der Chinesischen Akademie der Wissenschaften eine Grundsatzrede mit dem Titel „Ein Deep-Learning-Modell (CoTCN) zur Verbesserung der Genauigkeit kurzfristiger globaler Meeresoberflächentemperaturprognosen“. Dieser Artikel enthält eine Abschrift der wichtigsten Punkte aus Lins Präsentation.

Anthropic CTO Tom Brown denkt über seinen Wechsel vom Unternehmertum zur KI-Forschung nach.

HyperAI hat vom 25. bis 29. August eine Reihe wertvoller und weit verbreiteter Tutorials und Datensätze für jedermann zusammengestellt, die mehrere Bereiche wie Bilderzeugung, visuelles mathematisches Denken und mehr abdecken.

Um das Problem der Gesundheitsdiagnose von Küstenökosystemen anzugehen, schlug ein Team der Hong Kong University of Science and Technology das Spatiotemporal Interpolation and Prediction (STIMP)-Modell vor, das durch die Integration speziell entwickelter Module eine genaue Vorhersage der räumlich-zeitlichen Verteilung von Chlorophyll a ermöglicht.

8.25-8.29 AI-Papierauswahl

„Bereitstellung von NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 mit vLLM + Open WebUI“ ist jetzt im Abschnitt „Tutorials“ der HyperAI Hyperneuron-Website (hyper.ai) verfügbar. Kommen Sie und erleben Sie die Kommunikation mit diesem „kleinen, aber präzisen“ großen Sprachmodell!

Vor Kurzem hat das Xiaohongshu Hi Lab ein mehrsprachiges Dokumentlayout-Analysemodell namens dots.ocr veröffentlicht, das mit seinem 1,7-B-Leichtbaudesign und seiner Leistung auf SOTA-Niveau erneut den Höhepunkt der OCR-Technologie darstellt.

Auf der 2025CCF National High Performance Computing Academic Conference hielt der Forscher Zhang Zhengde, Leiter von AI4S am Rechenzentrum des Instituts für Hochenergiephysik, eine ausführliche Präsentation darüber, wie intelligente Agententechnologie auf die Verarbeitung von KI-fähigen Daten angewendet werden kann.

Ein Forschungsteam der Abteilung für Chemieingenieurwesen und angewandte Chemie an der Universität Toronto, Kanada, schlug einen multimodalen Ansatz des maschinellen Lernens vor, um MOFs zu identifizieren, die in anderen Bereichen als ihren ursprünglich gemeldeten Anwendungen Potenzial haben.

HyperAI hat vom 18. bis 22. August eine Reihe wertvoller und weit verbreiteter Tutorials und Datensätze zusammengestellt, die Bereiche wie Bildbearbeitung und multimodales Denken abdecken.

NVIDIA Physical AI hat einen weiteren Durchbruch erzielt: Das Robotergehirn geht online und ermöglicht so eine intelligente Interaktion mit der physischen Welt in Echtzeit.

Das Forschungsteam des MIT kombinierte chemische Informatiktools mit der neuen organischen Löslichkeitsdatenbank BigSolDB, wodurch das Modell gleichzeitig gelöste Moleküle, Lösungsmittelmoleküle und Temperaturparameter eingeben und ein Regressionstraining direkt auf logS durchführen konnte.

Li Mingchen, Postdoktorand in Hong Liangs Forschungsgruppe am Institut für Naturwissenschaften der Shanghai Jiao Tong University, teilte unter dem Thema „Grundlegende Modelle von Proteinen und Genomen“ die neuesten Forschungsfortschritte und technologischen Durchbrüche im Bereich der Protein- und Genomgrundmodelle mit allen.

11.–15. August: Auswahl der KI-Arbeiten
Enthält eine Downloadadresse für hochwertige Datensätze

Die „VenusFactory Protein Engineering Design Platform“ wurde im Tutorial-Bereich der offiziellen Website von HyperAI (hyper.ai) gestartet. Sie umfasst 7 Funktionsmodule und kann online per Ein-Klick-Bereitstellung ausprobiert werden.

Professor Zhuang Yingping von der East China University of Science and Technology teilte ihre Ansichten zum Thema „KI unterstützt effiziente Bioproduktionsprozesse“ und stellte das technische System und die Teamleistungen aus drei Blickwinkeln vor, darunter die Beziehung zwischen Bioproduktion und synthetischer Biologie.

Ein Team der Cornell University hat einen integrierten Schaltkreis namens Mikrowellen-Neurales Netzwerk (MNN) vorgeschlagen, der gleichzeitig ultraschnelle Daten und drahtlose Kommunikationssignale verarbeiten kann und damit eine neue Lösung für Anwendungen mit hoher Bandbreite bietet.

8.11-8.15
Wöchentliche Highlights!

Enthält 8 Qwen-Online-Tutorials

Medical GraphRAG verbessert effektiv die Glaubwürdigkeit und Gesamtqualität der Antworten, indem es beweisbasierte Antworten und offizielle Erklärungen zur medizinischen Terminologie generiert.

11.–15. August: Auswahl der KI-Arbeiten

Ainnova Tech, ein Unternehmen für Gesundheitstechnologie, hat die Vision AI-Plattform entwickelt, die diabetische Retinopathie (mit einer Genauigkeitsrate von über 90%), kardiovaskuläre Risiken und andere Multisystemerkrankungen in Sekundenschnelle erkennen kann.

Das Forschungsteam der UCLA schlug eine virtuelle histologische Färbemethode auf der Grundlage eines Diffusionsmodells vor, die die Vorhersage hochauflösender pathologischer Zellgewebestrukturen auf der Grundlage niedrig aufgelöster IMS-Daten ermöglicht.

Das Alibaba Tongyi Qianwen-Team hat sein erstes grundlegendes Bildgenerierungsmodell, Qwen-Image, mit einer Parameteranzahl von bis zu 20 B erneut als Open Source veröffentlicht und damit das hochmoderne Bildgenerierungsmodell von SOTA aktualisiert.

Paper With Code hat seinen Betrieb offiziell eingestellt und Deep-User auf der ganzen Welt haben sich zu Wort gemeldet.

„MediCLIP: Anomalieerkennung in kleinen Stichproben medizinischer Bilder mit CLIP“ ist jetzt im Bereich „Tutorials“ der HyperAI-Website verfügbar. Erleben Sie diese effiziente Methode für intelligente medizinische Bilddiagnosen!

HyperAI hat vom 4. bis 8. August eine Reihe wertvoller und weit verbreiteter Tutorials und Datensätze zusammengestellt, die verschiedene Bereiche wie autonomes Fahren und Sprachmodelle abdecken.

Perch 2.0, gemeinsam von Google DeepMind und Google Research eingeführt, hat die bioakustische Forschung auf ein neues Niveau gehoben.

OpenAI hat gpt-oss-120b und gpt-oss-20b offiziell als Open Source freigegeben. Ersteres ist für komplexe Schlussfolgerungen und wissensintensive Szenarien konzipiert, während letzteres eher für lokale oder professionelle vertikale Felder mit geringer Latenz geeignet ist.

Ein Forschungsteam des Israel Institute of Technology und von Meta AI hat ein neues Framework zum Lernen von Proteindarstellungen namens FusionProt vorgeschlagen, das bei mehreren biologischen Aufgaben eine SOTA-Leistung erreicht.

Auf der CCF Global High Performance Computing Conference 2025 hielt der Forscher Lin Pengfei vom Institut für Atmosphärenphysik der Chinesischen Akademie der Wissenschaften eine Grundsatzrede mit dem Titel „Ein Deep-Learning-Modell (CoTCN) zur Verbesserung der Genauigkeit kurzfristiger globaler Meeresoberflächentemperaturprognosen“. Dieser Artikel enthält eine Abschrift der wichtigsten Punkte aus Lins Präsentation.

Anthropic CTO Tom Brown denkt über seinen Wechsel vom Unternehmertum zur KI-Forschung nach.

HyperAI hat vom 25. bis 29. August eine Reihe wertvoller und weit verbreiteter Tutorials und Datensätze für jedermann zusammengestellt, die mehrere Bereiche wie Bilderzeugung, visuelles mathematisches Denken und mehr abdecken.

Um das Problem der Gesundheitsdiagnose von Küstenökosystemen anzugehen, schlug ein Team der Hong Kong University of Science and Technology das Spatiotemporal Interpolation and Prediction (STIMP)-Modell vor, das durch die Integration speziell entwickelter Module eine genaue Vorhersage der räumlich-zeitlichen Verteilung von Chlorophyll a ermöglicht.

8.25-8.29 AI-Papierauswahl

„Bereitstellung von NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 mit vLLM + Open WebUI“ ist jetzt im Abschnitt „Tutorials“ der HyperAI Hyperneuron-Website (hyper.ai) verfügbar. Kommen Sie und erleben Sie die Kommunikation mit diesem „kleinen, aber präzisen“ großen Sprachmodell!

Vor Kurzem hat das Xiaohongshu Hi Lab ein mehrsprachiges Dokumentlayout-Analysemodell namens dots.ocr veröffentlicht, das mit seinem 1,7-B-Leichtbaudesign und seiner Leistung auf SOTA-Niveau erneut den Höhepunkt der OCR-Technologie darstellt.

Auf der 2025CCF National High Performance Computing Academic Conference hielt der Forscher Zhang Zhengde, Leiter von AI4S am Rechenzentrum des Instituts für Hochenergiephysik, eine ausführliche Präsentation darüber, wie intelligente Agententechnologie auf die Verarbeitung von KI-fähigen Daten angewendet werden kann.

Ein Forschungsteam der Abteilung für Chemieingenieurwesen und angewandte Chemie an der Universität Toronto, Kanada, schlug einen multimodalen Ansatz des maschinellen Lernens vor, um MOFs zu identifizieren, die in anderen Bereichen als ihren ursprünglich gemeldeten Anwendungen Potenzial haben.

HyperAI hat vom 18. bis 22. August eine Reihe wertvoller und weit verbreiteter Tutorials und Datensätze zusammengestellt, die Bereiche wie Bildbearbeitung und multimodales Denken abdecken.

NVIDIA Physical AI hat einen weiteren Durchbruch erzielt: Das Robotergehirn geht online und ermöglicht so eine intelligente Interaktion mit der physischen Welt in Echtzeit.

Das Forschungsteam des MIT kombinierte chemische Informatiktools mit der neuen organischen Löslichkeitsdatenbank BigSolDB, wodurch das Modell gleichzeitig gelöste Moleküle, Lösungsmittelmoleküle und Temperaturparameter eingeben und ein Regressionstraining direkt auf logS durchführen konnte.

Li Mingchen, Postdoktorand in Hong Liangs Forschungsgruppe am Institut für Naturwissenschaften der Shanghai Jiao Tong University, teilte unter dem Thema „Grundlegende Modelle von Proteinen und Genomen“ die neuesten Forschungsfortschritte und technologischen Durchbrüche im Bereich der Protein- und Genomgrundmodelle mit allen.

11.–15. August: Auswahl der KI-Arbeiten
Enthält eine Downloadadresse für hochwertige Datensätze

Die „VenusFactory Protein Engineering Design Platform“ wurde im Tutorial-Bereich der offiziellen Website von HyperAI (hyper.ai) gestartet. Sie umfasst 7 Funktionsmodule und kann online per Ein-Klick-Bereitstellung ausprobiert werden.

Professor Zhuang Yingping von der East China University of Science and Technology teilte ihre Ansichten zum Thema „KI unterstützt effiziente Bioproduktionsprozesse“ und stellte das technische System und die Teamleistungen aus drei Blickwinkeln vor, darunter die Beziehung zwischen Bioproduktion und synthetischer Biologie.

Ein Team der Cornell University hat einen integrierten Schaltkreis namens Mikrowellen-Neurales Netzwerk (MNN) vorgeschlagen, der gleichzeitig ultraschnelle Daten und drahtlose Kommunikationssignale verarbeiten kann und damit eine neue Lösung für Anwendungen mit hoher Bandbreite bietet.

8.11-8.15
Wöchentliche Highlights!

Enthält 8 Qwen-Online-Tutorials

Medical GraphRAG verbessert effektiv die Glaubwürdigkeit und Gesamtqualität der Antworten, indem es beweisbasierte Antworten und offizielle Erklärungen zur medizinischen Terminologie generiert.

11.–15. August: Auswahl der KI-Arbeiten

Ainnova Tech, ein Unternehmen für Gesundheitstechnologie, hat die Vision AI-Plattform entwickelt, die diabetische Retinopathie (mit einer Genauigkeitsrate von über 90%), kardiovaskuläre Risiken und andere Multisystemerkrankungen in Sekundenschnelle erkennen kann.

Das Forschungsteam der UCLA schlug eine virtuelle histologische Färbemethode auf der Grundlage eines Diffusionsmodells vor, die die Vorhersage hochauflösender pathologischer Zellgewebestrukturen auf der Grundlage niedrig aufgelöster IMS-Daten ermöglicht.

Das Alibaba Tongyi Qianwen-Team hat sein erstes grundlegendes Bildgenerierungsmodell, Qwen-Image, mit einer Parameteranzahl von bis zu 20 B erneut als Open Source veröffentlicht und damit das hochmoderne Bildgenerierungsmodell von SOTA aktualisiert.

Paper With Code hat seinen Betrieb offiziell eingestellt und Deep-User auf der ganzen Welt haben sich zu Wort gemeldet.

„MediCLIP: Anomalieerkennung in kleinen Stichproben medizinischer Bilder mit CLIP“ ist jetzt im Bereich „Tutorials“ der HyperAI-Website verfügbar. Erleben Sie diese effiziente Methode für intelligente medizinische Bilddiagnosen!

HyperAI hat vom 4. bis 8. August eine Reihe wertvoller und weit verbreiteter Tutorials und Datensätze zusammengestellt, die verschiedene Bereiche wie autonomes Fahren und Sprachmodelle abdecken.

Perch 2.0, gemeinsam von Google DeepMind und Google Research eingeführt, hat die bioakustische Forschung auf ein neues Niveau gehoben.

OpenAI hat gpt-oss-120b und gpt-oss-20b offiziell als Open Source freigegeben. Ersteres ist für komplexe Schlussfolgerungen und wissensintensive Szenarien konzipiert, während letzteres eher für lokale oder professionelle vertikale Felder mit geringer Latenz geeignet ist.