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Sélection d'articles sur l'IA du 23 au 27 juin, y compris des liens de téléchargement d'ensembles de données de haute qualité~

Une équipe de recherche de Virginia Tech et de Meta AI a proposé un modèle unifié appelé UNIMATE, qui a permis pour la première fois une modélisation unifiée et un traitement collaboratif des trois éléments fondamentaux de la conception des métamatériaux.

« HealthGPT : Assistant médical IA » est disponible dans la section « Tutoriel » du site officiel d'HyperAI. Venez le découvrir !

Le professeur associé Zhang Shugang, de l'École d'informatique de l'Université océanique de Chine, a prononcé un discours intitulé « Construction et application d'un système informatique intelligent basé sur les protéines » lors de la conférence Zhiyuan 2025. Cet article est une transcription de ce discours.

HyperAI a compilé une série d'ensembles de données et de tutoriels extrêmement précieux et largement utilisés pour tous du 23 au 27 juin, couvrant le déploiement de grands modèles, le montage vidéo, la compréhension des pages Web et d'autres domaines.

Une équipe de l'Université technique de Munich en Allemagne et d'autres ont proposé une nouvelle méthode pour générer des images satellite conditionnées par des indices climatiques géographiques en utilisant Stable Diffusion 3, et ont créé EcoMapper, l'ensemble de données de télédétection le plus vaste et le plus complet à ce jour.

Tutoriel en ligne : L'équipe Shi Boxin de l'Université de Pékin et l'informatique bayésienne ont proposé la méthode de redessin d'instance vidéo VIRES, avec plusieurs indicateurs de performance atteignant SOTA.

Google DeepMind a publié le modèle AlphaGenome, qui peut prédire des milliers de propriétés moléculaires liées à leur activité régulatrice.

Le professeur Li Dong, directeur du Centre des sciences des données médicales de l'hôpital Tsinghua Chang Gung, a donné une présentation spéciale sur « Comment utiliser les données médicales pour mener des recherches innovantes à l'ère des soins de santé intelligents ».

MonkeyOCR fonctionne bien lors du traitement de documents complexes (tels que ceux contenant des formules et des tableaux), avec des améliorations de performances de 15.0% et 8.6% sur les tâches d'analyse de formules et de tableaux respectivement.

L'organisation de recherche à but non lucratif Arc Institute, en collaboration avec des équipes de recherche de l'UC Berkeley, de Stanford et d'autres universités, a lancé le modèle de cellule virtuelle STATE.

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.

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 […]

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 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 ».
