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Actualités
Dernières actualités et mises à jour sur l'IA du monde entier
HyperAI a compilé une série d'ensembles de données et de tutoriels extrêmement précieux et largement utilisés pour tous du 16 au 20 juin, couvrant le raisonnement mathématique, la reconstruction 3D, l'édition d'images et de nombreux autres domaines~
La Harvard Medical School, en collaboration avec des équipes du Boston Children's Hospital et d'autres, a créé un ensemble de données de référence de raisonnement médical de qualité professionnelle qui peut simuler le processus de diagnostic grâce à des invites de carte mentale guidées par des connaissances cliniques.
La section tutoriel de HyperAI Hyper.ai a lancé « VGGT : Universal 3D Vision Model », qui prend en charge le déploiement en un clic et l'effet d'expérience~
Une équipe multidépartementale du département des sciences et de l'ingénierie des matériaux du MIT a développé une nouvelle approche basée sur les données pour permettre la prédiction et le criblage à grande échelle de la réactivité des matériaux de substitution du ciment.
L'Université de technologie du Shandong, en collaboration avec l'Université forestière de Pékin et d'autres institutions de recherche, a construit conjointement le modèle PlantLncBoost, fournissant une solution systématique au problème de généralisation de l'identification des lncRNA végétaux.
Le 7e salon technologique Meet AI Compiler 2025 se tiendra le 5 juillet à Zhongguancun, Pékin.
Une équipe de recherche conjointe de l'Université de Harvard et de Bosch a proposé une solution innovante et développé un cadre d'apprentissage différenciable unifié pour les réponses électriques.
HyperAI a compilé une série d'ensembles de données et de tutoriels extrêmement précieux et largement utilisés pour tous du 9 au 13 juin, couvrant la génération de la parole, les modèles visuels, l'imagerie médicale, l'IA pour la science et de nombreux autres domaines~
La section tutoriel du site officiel d'HyperAI (hyper.ai) a maintenant lancé « OpenAudio-s1-mini : outil efficace de génération de texte en parole ».
L'équipe de l'Université Georg-August a développé un algorithme de biologie computationnelle innovant, SimplifiedBondfinder, pour analyser systématiquement plus de 86 000 structures protéiques à rayons X à haute résolution.
Le groupe du professeur Liu Yang de l'université Tsinghua et celui du professeur Huang Wenbing de l'école d'intelligence artificielle Gaoling de l'université Renmin ont proposé conjointement UniSim, un simulateur unifié de dynamique biomoléculaire à grossissement temporel. Cette méthode permet d'obtenir une grande quantité de données de structure moléculaire 3D grâce à un pré-apprentissage hybride débruitage + champ de force […]
Le 7e salon technique Meet AI Compiler 2025 se tiendra le 5 juillet au Garage Coffee à Pékin.
Une équipe de recherche conjointe de l'Inception AI Institute d'Abou Dhabi et de Cerebras Systems de la Silicon Valley a développé Prot42, la première famille de modèles de langage protéique (PLM) qui s'appuient uniquement sur des informations de séquence protéique et ne nécessitent pas d'entrée de structure 3D.
La société de biotechnologie NewLimit a développé trois prototypes de médicaments basés sur le modèle « Lab-in-a-loop » qui peuvent reprogrammer les cellules du foie.
HyperAI a compilé une série d'ensembles de données et de tutoriels extrêmement précieux et largement utilisés pour tous, de 6.3 à 6.6, couvrant l'intelligence artificielle, la programmation efficace, la musique, les soins médicaux et d'autres domaines~
「OmniConsistency : modèle de transfert de style de personnage de niveau GPT-4o」 Il vous suffit de télécharger des images pour obtenir une génération d'images de style de haute qualité, venez en faire l'expérience !
L'équipe de recherche de l'Institut de chimie organique et de biochimie de l'Académie tchèque des sciences s'est appuyée sur les avancées réalisées par la série GPT dans le domaine du langage.
Le 7e salon technique Meet AI Compiler 2025 se tiendra le 5 juillet au Garage Coffee à Pékin.
Le Dr Liang Haojian de l'Institut d'innovation en information spatiale de l'Académie chinoise des sciences a prononcé un discours intitulé « Recherche sur les méthodes d'optimisation pour la configuration des installations d'incendie d'urgence urbaine basées sur l'apprentissage par renforcement profond hiérarchique ».
« Le déploiement en un clic de DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B » a été lancé dans la section « Tutoriel » du site officiel d'HyperAI. Venez le découvrir !
HyperAI a compilé une série d'ensembles de données et de tutoriels extrêmement précieux et largement utilisés pour tous du 26 au 29 mai, couvrant la synthèse d'images, la reconnaissance vocale, le raisonnement de programmation, la musique et d'autres domaines~
La « démo du modèle atmosphérique de base à grande échelle Aurora » est désormais disponible dans la section « Tutoriels » du site Web officiel d'HyperAI. Venez le découvrir !
UniMoMo, un framework de génération unifié inter-classes, équilibre efficacement la hiérarchie structurelle et la précision au niveau atomique
La démo « ParaKeet-tdt-0.6b-v2 Speech Recognition » a été téléchargée dans la section « Tutoriel » du site officiel HyperAI.
Des équipes de recherche de l'Université Queen Mary de Londres et de l'Université d'Oxford ont collaboré pour développer deux nouveaux algorithmes de prédiction du cancer basés sur les dossiers médicaux électroniques anonymes de 7,46 millions d'adultes en Angleterre.
Le modèle de fusion de classification TOPSIS (TCF) peut être utilisé pour prédire le risque de décès dans les 28 jours chez les patients souffrant de choc septique en USI.
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.
