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La plateforme de conception d'ingénierie des protéines VenusFactory permet une optimisation unique de la récupération des données/de la formation des modèles/de l'évaluation des références, abaissant ainsi le seuil des applications AI4S.

Contient le didacticiel de déploiement en un clic DeepCoder-14B-Preview

Le professeur Luo Xiaozhou de l'Institut de technologie avancée de Shenzhen de l'Académie chinoise des sciences a partagé l'application et la pratique innovantes de l'IA dans le domaine de l'ingénierie enzymatique.

Phaseshift Technologies construit des alliages et des composites de nouvelle génération, avec l'IA au cœur de l'effort

Le laboratoire d'intelligence artificielle de Shanghai et plusieurs universités renommées ont proposé conjointement le modèle MaMI (Modality-adaptive Medical Identifier) avec d'excellentes performances

L'Université de Cambridge, en collaboration avec d'autres universités et centres de recherche, a lancé le système de prévision météorologique Aardvark, ouvrant ainsi une nouvelle voie au développement de la future technologie de prévision météorologique.

Le NIH américain a publié un document interdisant aux utilisateurs chinois d'accéder à la base de données SEER, et la construction de bases de données nationales a été accélérée.

Le Dr Yuan Fajie de l'Université Westlake a partagé les dernières avancées de la recherche et les résultats de la recherche en équipe sur le modèle de langage des protéines lors du « AI Protein Design Summit »

Une équipe de l'Université de Tokyo au Japon a développé le cadre d'apprentissage en profondeur STAIG, qui peut intégrer l'expression génétique, les données spatiales et les images histologiques sans alignement.

Le cadre de dialogue multi-agents (MAC) basé sur GPT-3.5 et GPT-4 améliore considérablement les capacités de diagnostic des LLM et devrait devenir un outil auxiliaire important pour les médecins.

EchoONE, un modèle de segmentation unifié pour l'échocardiographie multi-sections, peut segmenter avec précision la structure cardiaque de l'échocardiographie multi-sections, réduisant ainsi efficacement la complexité du modèle de conception

Résumé de l'ensemble de données de photographie aérienne

L'équipe du professeur Zhang Yang de l'Université nationale de Singapour a proposé un cadre de prédiction de structure d'ARN de haute précision DRfold2 basé sur l'apprentissage profond, et la précision de prédiction de contact non supervisée est supérieure à celle des méthodes existantes.

Le modèle de segmentation d'images médicales multimodales VISTA3D a été le pionnier d'une méthode d'extraction de caractéristiques de supervoxels 3D, améliorant les performances à échantillon zéro de 50%

Une nouvelle méthode de prédiction de la structure des protéines basée sur AlphaFold résout efficacement le problème de la prédiction de la structure désordonnée des protéines

L’algorithme d’apprentissage profond d’AcneDGNet est non seulement plus précis que celui des dermatologues juniors, mais est également comparable à celui des dermatologues seniors en termes de précision.

HyperAI a invité le professeur associé Huang Hong, le Dr Zhou Dongzhan, le Dr Zhou Bingxin et d'autres enseignants à discuter du développement de pointe de l'IA

L'équipe du professeur Sheng Bin de l'Université Jiao Tong de Shanghai, en collaboration avec plusieurs universités, a évalué plusieurs grands modèles de langage courants, ouvrant de nouvelles directions de recherche pour l'application des grands modèles dans le domaine médical.

Huang Renxun a rendu open source une série de nouvelles réalisations lors de la conférence GTC 2025, notamment l'ensemble de données d'IA physique et le modèle de base GR00T N1.

Une équipe de recherche de l'Université de Cambridge a proposé le modèle de tissu virtuel Celcomen pour percer les secrets de la régulation des gènes intracellulaires et intercellulaires dans la transcriptomique spatiale et les données unicellulaires.

Le laboratoire Laoshan et d'autres ont développé un modèle de prévision intelligent à grande échelle pour l'environnement océanique appelé « Wenhai » grâce à l'intégration profonde de l'océanographie physique et de l'intelligence artificielle, avec de meilleures performances.

La plateforme de conception d'ingénierie des protéines VenusFactory permet une optimisation unique de la récupération des données/de la formation des modèles/de l'évaluation des références, abaissant ainsi le seuil des applications AI4S.

Contient le didacticiel de déploiement en un clic DeepCoder-14B-Preview

Le professeur Luo Xiaozhou de l'Institut de technologie avancée de Shenzhen de l'Académie chinoise des sciences a partagé l'application et la pratique innovantes de l'IA dans le domaine de l'ingénierie enzymatique.

Phaseshift Technologies construit des alliages et des composites de nouvelle génération, avec l'IA au cœur de l'effort

Le laboratoire d'intelligence artificielle de Shanghai et plusieurs universités renommées ont proposé conjointement le modèle MaMI (Modality-adaptive Medical Identifier) avec d'excellentes performances

L'Université de Cambridge, en collaboration avec d'autres universités et centres de recherche, a lancé le système de prévision météorologique Aardvark, ouvrant ainsi une nouvelle voie au développement de la future technologie de prévision météorologique.

Le NIH américain a publié un document interdisant aux utilisateurs chinois d'accéder à la base de données SEER, et la construction de bases de données nationales a été accélérée.

Le Dr Yuan Fajie de l'Université Westlake a partagé les dernières avancées de la recherche et les résultats de la recherche en équipe sur le modèle de langage des protéines lors du « AI Protein Design Summit »

Une équipe de l'Université de Tokyo au Japon a développé le cadre d'apprentissage en profondeur STAIG, qui peut intégrer l'expression génétique, les données spatiales et les images histologiques sans alignement.

Le cadre de dialogue multi-agents (MAC) basé sur GPT-3.5 et GPT-4 améliore considérablement les capacités de diagnostic des LLM et devrait devenir un outil auxiliaire important pour les médecins.

EchoONE, un modèle de segmentation unifié pour l'échocardiographie multi-sections, peut segmenter avec précision la structure cardiaque de l'échocardiographie multi-sections, réduisant ainsi efficacement la complexité du modèle de conception

Résumé de l'ensemble de données de photographie aérienne

L'équipe du professeur Zhang Yang de l'Université nationale de Singapour a proposé un cadre de prédiction de structure d'ARN de haute précision DRfold2 basé sur l'apprentissage profond, et la précision de prédiction de contact non supervisée est supérieure à celle des méthodes existantes.

Le modèle de segmentation d'images médicales multimodales VISTA3D a été le pionnier d'une méthode d'extraction de caractéristiques de supervoxels 3D, améliorant les performances à échantillon zéro de 50%

Une nouvelle méthode de prédiction de la structure des protéines basée sur AlphaFold résout efficacement le problème de la prédiction de la structure désordonnée des protéines

L’algorithme d’apprentissage profond d’AcneDGNet est non seulement plus précis que celui des dermatologues juniors, mais est également comparable à celui des dermatologues seniors en termes de précision.

HyperAI a invité le professeur associé Huang Hong, le Dr Zhou Dongzhan, le Dr Zhou Bingxin et d'autres enseignants à discuter du développement de pointe de l'IA

L'équipe du professeur Sheng Bin de l'Université Jiao Tong de Shanghai, en collaboration avec plusieurs universités, a évalué plusieurs grands modèles de langage courants, ouvrant de nouvelles directions de recherche pour l'application des grands modèles dans le domaine médical.

Huang Renxun a rendu open source une série de nouvelles réalisations lors de la conférence GTC 2025, notamment l'ensemble de données d'IA physique et le modèle de base GR00T N1.

Une équipe de recherche de l'Université de Cambridge a proposé le modèle de tissu virtuel Celcomen pour percer les secrets de la régulation des gènes intracellulaires et intercellulaires dans la transcriptomique spatiale et les données unicellulaires.

Le laboratoire Laoshan et d'autres ont développé un modèle de prévision intelligent à grande échelle pour l'environnement océanique appelé « Wenhai » grâce à l'intégration profonde de l'océanographie physique et de l'intelligence artificielle, avec de meilleures performances.
