HyperAI a compilé une série d'ensembles de données et de tutoriels extrêmement précieux et largement utilisés pour tous du 19 au 23 mai, couvrant plusieurs domaines tels que l'intelligence artificielle, la génération d'images et de textes, les mathématiques, les matériaux, etc.

Google a publié MedGemma, basé sur Gemma 3 et spécialisé dans la compréhension de textes et d'images médicales.

Google a lancé son modèle le plus intelligent à ce jour, le Gemini 2.5 Pro, en mars

Une équipe du MIT et de l’Université Harvard a proposé un cadre appelé PUPS qui combine des séquences de protéines et des images cellulaires pour prédire la localisation subcellulaire de protéines inconnues.

Qi Jin, chercheur à temps plein à l'École des sciences de la Terre de l'Université du Zhejiang, a fait une présentation spéciale sur la « Deep Time Earth Crowd Intelligence Collaborative Innovation Platform ».

« ACE-Step : modèle de base pour la génération de musique » peut synthétiser jusqu'à 4 minutes de musique en seulement 20 secondes, ce qui est 15 fois plus rapide que la méthode de base basée sur LLM

Huang Renxun a partagé plusieurs mises à jour sur Nvidia dans les domaines du centre de données, de l'IA d'entreprise et de la robotique au Computex 2025.

L'Université Cornell et Regeneron Pharmaceuticals aux États-Unis ont proposé un modèle de survie mixte codé par graphique (GEMS) pour identifier les sous-phénotypes avec des caractéristiques et des résultats de survie cohérents.

HyperAI a compilé pour vous certains des ensembles de données médicales les plus populaires, couvrant les questions-réponses médicales, le raisonnement médical, l'imagerie médicale et d'autres données.

Google DeepMind a annoncé l'agent d'IA de programmation AlphaEvolve, qui peut être utilisé pour la découverte et l'optimisation d'algorithmes généraux.

Des chercheurs de l'Université de Columbia et de l'Université de Stanford ont proposé une méthode d'analyse de structure d'intelligence artificielle générative PXRDnet basée sur un modèle de diffusion.

« In-Context Edit : Command-driven Image Generation and Editing » a été lancé dans la section « Tutoriel » du site Web officiel d'HyperAI. Seules quelques commandes de texte sont nécessaires pour obtenir une modification d'image précise. Venez le découvrir !

L'équipe de David Baker de l'Université de Washington a récemment utilisé des modèles génératifs avancés pour mener des recherches sur la conception synthétique d'OLG et vérifier sa faisabilité d'un point de vue technique.

Des chercheurs de l'Académie des sciences de Russie ont développé un moteur de recherche basé sur l'apprentissage automatique, MEDUSA Search, qui peut analyser des données de spectrométrie de masse haute résolution à l'échelle du téraoctet pour aider à découvrir des réactions chimiques inconnues !

10 tutoriels pratiques et exemples de modèles pour maîtriser rapidement vLLM

Obtenez des capacités de segmentation et de généralisation supérieures aux modèles avancés existants dans des scénarios à zéro coup, à un coup et à quelques coups.

L'équipe a proposé un cadre innovant pour révéler le mécanisme unique de migration des ions « en deux étapes » dans les SSE à hydrure

L'équipe HIT a proposé un cadre d'apprentissage multi-instance par distillation hiérarchique HDMIL, qui peut réduire considérablement le temps d'inférence.

Contient le didacticiel de déploiement en un clic de Qwen3

L'équipe dirigée par Zhou Hao de l'Université Tsinghua AIR a proposé ProfileBFN (Profile Bayesian Flow Network), qui permet une conception efficace des familles de protéines.

IBM Research et d'autres lancent conjointement EarthDial pour fournir un support solide aux données d'observation de la Terre

Une équipe de l'Université Waseda au Japon a utilisé la technologie d'apprentissage automatique pour réaliser la conception moléculaire et l'optimisation expérimentale de cristaux pilotés par la lumière afin de maximiser avec succès la force de blocage.

4.21-4.25
Faits saillants de la semaine !

Contient 12 résumés de tutoriels HPC

MindGlide devrait encore améliorer la capacité du personnel médical à interpréter et à évaluer l'efficacité du traitement des patients atteints de SEP.

Cette méthode utilise une machine à vecteurs de support à une classe (SVM à une classe) pour analyser les différences caractéristiques entre la niacinamide et la niacine dans les spectres UV.

UNO est basé sur le modèle FLUX et peut gérer différentes conditions d'entrée dans les tâches de génération d'images.

L'algorithme DRAKES implémente pour la première fois une rétropropagation de récompense différentiable pour des trajectoires entièrement générées dans un modèle de diffusion discrète.

M2OST est un modèle de transformateur de régression plusieurs à un conçu pour prédire conjointement l'expression des gènes à l'aide de différents niveaux d'images pathologiques.

HyperAI a compilé plusieurs ensembles de données sur la science des matériaux et des didacticiels de déploiement en un clic, couvrant des domaines clés tels que les matériaux quantiques, les matériaux inorganiques et les structures cristallines.

HyperAI a compilé une série d'ensembles de données et de tutoriels extrêmement précieux et largement utilisés pour tous du 19 au 23 mai, couvrant plusieurs domaines tels que l'intelligence artificielle, la génération d'images et de textes, les mathématiques, les matériaux, etc.

Google a publié MedGemma, basé sur Gemma 3 et spécialisé dans la compréhension de textes et d'images médicales.

Google a lancé son modèle le plus intelligent à ce jour, le Gemini 2.5 Pro, en mars

Une équipe du MIT et de l’Université Harvard a proposé un cadre appelé PUPS qui combine des séquences de protéines et des images cellulaires pour prédire la localisation subcellulaire de protéines inconnues.

Qi Jin, chercheur à temps plein à l'École des sciences de la Terre de l'Université du Zhejiang, a fait une présentation spéciale sur la « Deep Time Earth Crowd Intelligence Collaborative Innovation Platform ».

« ACE-Step : modèle de base pour la génération de musique » peut synthétiser jusqu'à 4 minutes de musique en seulement 20 secondes, ce qui est 15 fois plus rapide que la méthode de base basée sur LLM

Huang Renxun a partagé plusieurs mises à jour sur Nvidia dans les domaines du centre de données, de l'IA d'entreprise et de la robotique au Computex 2025.

L'Université Cornell et Regeneron Pharmaceuticals aux États-Unis ont proposé un modèle de survie mixte codé par graphique (GEMS) pour identifier les sous-phénotypes avec des caractéristiques et des résultats de survie cohérents.

HyperAI a compilé pour vous certains des ensembles de données médicales les plus populaires, couvrant les questions-réponses médicales, le raisonnement médical, l'imagerie médicale et d'autres données.

Google DeepMind a annoncé l'agent d'IA de programmation AlphaEvolve, qui peut être utilisé pour la découverte et l'optimisation d'algorithmes généraux.

Des chercheurs de l'Université de Columbia et de l'Université de Stanford ont proposé une méthode d'analyse de structure d'intelligence artificielle générative PXRDnet basée sur un modèle de diffusion.

« In-Context Edit : Command-driven Image Generation and Editing » a été lancé dans la section « Tutoriel » du site Web officiel d'HyperAI. Seules quelques commandes de texte sont nécessaires pour obtenir une modification d'image précise. Venez le découvrir !

L'équipe de David Baker de l'Université de Washington a récemment utilisé des modèles génératifs avancés pour mener des recherches sur la conception synthétique d'OLG et vérifier sa faisabilité d'un point de vue technique.

Des chercheurs de l'Académie des sciences de Russie ont développé un moteur de recherche basé sur l'apprentissage automatique, MEDUSA Search, qui peut analyser des données de spectrométrie de masse haute résolution à l'échelle du téraoctet pour aider à découvrir des réactions chimiques inconnues !

10 tutoriels pratiques et exemples de modèles pour maîtriser rapidement vLLM

Obtenez des capacités de segmentation et de généralisation supérieures aux modèles avancés existants dans des scénarios à zéro coup, à un coup et à quelques coups.

L'équipe a proposé un cadre innovant pour révéler le mécanisme unique de migration des ions « en deux étapes » dans les SSE à hydrure

L'équipe HIT a proposé un cadre d'apprentissage multi-instance par distillation hiérarchique HDMIL, qui peut réduire considérablement le temps d'inférence.

Contient le didacticiel de déploiement en un clic de Qwen3

L'équipe dirigée par Zhou Hao de l'Université Tsinghua AIR a proposé ProfileBFN (Profile Bayesian Flow Network), qui permet une conception efficace des familles de protéines.

IBM Research et d'autres lancent conjointement EarthDial pour fournir un support solide aux données d'observation de la Terre

Une équipe de l'Université Waseda au Japon a utilisé la technologie d'apprentissage automatique pour réaliser la conception moléculaire et l'optimisation expérimentale de cristaux pilotés par la lumière afin de maximiser avec succès la force de blocage.

4.21-4.25
Faits saillants de la semaine !

Contient 12 résumés de tutoriels HPC

MindGlide devrait encore améliorer la capacité du personnel médical à interpréter et à évaluer l'efficacité du traitement des patients atteints de SEP.

Cette méthode utilise une machine à vecteurs de support à une classe (SVM à une classe) pour analyser les différences caractéristiques entre la niacinamide et la niacine dans les spectres UV.

UNO est basé sur le modèle FLUX et peut gérer différentes conditions d'entrée dans les tâches de génération d'images.

L'algorithme DRAKES implémente pour la première fois une rétropropagation de récompense différentiable pour des trajectoires entièrement générées dans un modèle de diffusion discrète.

M2OST est un modèle de transformateur de régression plusieurs à un conçu pour prédire conjointement l'expression des gènes à l'aide de différents niveaux d'images pathologiques.

HyperAI a compilé plusieurs ensembles de données sur la science des matériaux et des didacticiels de déploiement en un clic, couvrant des domaines clés tels que les matériaux quantiques, les matériaux inorganiques et les structures cristallines.