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Latest AI news and updates from around the world
Une équipe conjointe de l'ETH Zurich et d'autres institutions a proposé un cadre d'apprentissage profond appelé NOBLE, qui est le premier cadre d'apprentissage profond à grande échelle dont les performances ont été validées à l'aide de données expérimentales provenant du cortex cérébral humain.
Contient un didacticiel de déploiement en un clic
il y a 2 mois
Le PDG de Google DeepMind, Demis Hassabis, fait la une de la liste TIME 100 du magazine Time.
Liam Fedus, ancien vice-président d'OpenAI, dirige une équipe de plus de 20 scientifiques de haut niveau qui se consacrent à « l'IA au service de la science ».
L'Université de Californie a développé OmniCast, qui permet d'atténuer considérablement le problème d'accumulation d'erreurs des méthodes autorégressives, tout en étant capable d'apprendre la dynamique météorologique au-delà des conditions initiales.
Le 28 octobre à midi (heure de l'Est), la conférence GTC de NVIDIA s'est tenue pour la première fois à Washington, capitale politique des États-Unis. Jensen Huang, PDG de NVIDIA, y a prononcé un discours d'ouverture, abordant les télécommunications, l'informatique quantique, les usines d'IA, l'informatique d'entreprise, la robotique et d'autres domaines, et a présenté le nouveau modèle de leadership en matière d'infrastructures et d'innovation en intelligence artificielle.
Une équipe de recherche de l'Institut de recherche sur les matériaux IMDEA en Espagne a lancé la plateforme numérique semi-autonome Reac-Discovery, qui fournit des solutions innovantes pour les réacteurs catalytiques avancés basés sur des structures périodiques à pores ouverts.
HyperAI a compilé une série de tutoriels et d'ensembles de données précieux et largement utilisés pour tous du 20 au 24 octobre, couvrant une variété de domaines tels que la biomédecine, le HPC, le raisonnement mathématique et l'extraction d'informations textuelles.
10.20-10.24 Recommandations pour les articles AI
Le MIT a collaboré avec plusieurs institutions pour lancer BoltzGen, qui remplace les étiquettes de résidus discrètes traditionnelles par des représentations géométriques continues pour réaliser une formation conjointe du repliement des protéines et de la conception des liants.
Plusieurs équipes de Google ont proposé conjointement « Earth AI », qui utilise l'agent de raisonnement piloté par Gemini pour parvenir à une collaboration multi-modèle approfondie et à un raisonnement conjoint en plusieurs étapes, poussant la recherche sur le système terrestre vers des informations mondiales exploitables.
« HuMo-1.7B : Un cadre de génération de vidéos multimodales » est désormais disponible dans la section « Tutoriels » du site officiel d'HyperAI (hyper.ai). Si vous fournissez plus d'informations, le modèle pourra-t-il produire une vidéo satisfaisante ?
L'équipe de recherche du MIT a proposé SpectroGen, qui peut réaliser une génération de spectre intermodal avec une corrélation de 99% avec des résultats expérimentaux avec une seule entrée de modalité spectrale.
De l'obtention du prix de chimie et du prix de physique en 2024 grâce à la technologie de l'IA à la percée de la recherche scientifique quantique qui a remporté le prix de physique cette fois-ci, plus d'une décennie de mise en page ambitieuse et de stratégie de recherche scientifique ont conjointement nourri les solides capacités de recherche scientifique de Google.
HyperAI a compilé une collection de jeux de données de raisonnement mathématique populaires couvrant divers domaines. Téléchargez-les en un clic et venez les découvrir !
BindCraft : Conception de liants protéiques est désormais disponible sur le site officiel d'HyperAI, dans la section « Tutoriels ». Générez votre liant protéique cible en un seul clic. Venez tester cette fonctionnalité performante !
HyperAI a compilé une série de tutoriels et d'ensembles de données précieux et largement utilisés du 13 au 17 octobre, couvrant des domaines tels que la biomédecine, la génération de vidéos, la compréhension du langage et la reconnaissance de texte.
Sur la base du cadre du modèle de diffusion élucidée (EDM), une équipe de recherche de NVIDIA et de l'Université de Californie à San Diego a construit un modèle de diffusion séquentielle amélioré (ERDM) pour répondre aux besoins de la modélisation de séquence.
10.13-10.17 Recommandations pour les articles AI
Le 8 octobre, Susumu Kitagawa, Richard Robson et Omar Yaghi ont reçu le prix Nobel de chimie pour leurs contributions aux structures organométalliques. Le domaine des structures organométalliques a achevé son évolution, de la conception structurale à l'industrialisation.
Une équipe de recherche dirigée par le MIT a développé un modèle d'espace d'état neuronal qui peut prédire la dynamique du plasma pendant la décélération d'une variable de configuration de tokamak (TCV) en utilisant seulement une petite quantité de données.
Une équipe de l’Université de Toronto, en collaboration avec le laboratoire Changping et d’autres, a développé un cadre d’apprentissage par renforcement contraint, Ctrl-DNA, qui peut maximiser l’activité régulatrice du CRE dans les cellules cibles tout en limitant strictement son activité dans les cellules non ciblées.
L'équipe de Bai Xiang de l'Université des sciences et technologies de Huazhong, en collaboration avec l'Université de technologie de Chine du Sud et d'autres institutions, a lancé la nouvelle génération de référence d'évaluation OCR OCRBench v2, qui a évalué 58 grands modèles multimodaux grand public dans le monde entier.
Des équipes de recherche de l'Université des sciences et technologies de Hong Kong et de l'Université du Zhejiang ont lancé VA-MoE, un modèle qui utilise des mécanismes de formation par phases et d'intégration d'indices variables pour guider différents modules experts afin de se concentrer sur des types spécifiques de variables météorologiques.
Avec la percée des grands modèles linguistiques dans la génération de textes conversationnels et la maturité de la technologie de synthèse vocale haute fidélité, les podcasts, une forme qui dépend fortement des créateurs, sont également influencés par l'IA.
« ML-simplefold : un modèle d'IA léger de prédiction du repliement des protéines » est désormais disponible sur le site officiel d'HyperAI, dans la section « Tutoriel ». Exécutez-le en un clic pour découvrir une nouvelle expérience de génération de protéines basée sur le modèle de repliement par correspondance de flux !
Les films de science-fiction ont illustré les innombrables possibilités de l'intelligence artificielle de diverses manières. Passons en revue ces classiques et découvrons quels fantasmes d'IA prennent peu à peu vie.
La section « Tutoriels » d'HyperAI propose plusieurs tutoriels open source sur les modèles OCR. Découvrez diverses fonctionnalités en ligne, notamment l'analyse de texte multilingue, la transformation structurelle et la reconnaissance de texte scénique. Venez les essayer !
HyperAI a soigneusement compilé d'excellents ouvrages sur l'IA. Ces ouvrages, vivement recommandés par des figures emblématiques comme Elon Musk et Sam Altman, vous dévoileront les stratégies actuelles et l'éthique future de l'intelligence artificielle.
L'équipe du professeur Mingda Li au MIT et d'autres ont proposé la méthode d'intégration de contraintes de structure géométrique SCIGEN, qui peut être adaptée à tout modèle de diffusion générative pré-entraîné pour générer des matériaux cibles avec des limitations particulières.
