3.24-3.28
毎週のハイライト！

シンガポール国立大学の張楊教授のチームは、ディープラーニングに基づく高精度RNA構造予測フレームワークDRfold2を提案し、教師なし接触予測の精度は既存の方法よりも高い。

VISTA3Dマルチモーダル医療画像セグメンテーションモデルは、3Dスーパーボクセル特徴抽出法の先駆者であり、ゼロサンプルパフォーマンスを50%向上させました。

3.17-3.21
毎週のハイライト

「CSM会話型音声生成モデルデモ」チュートリアルが含まれています

AlphaFoldに基づく新しいタンパク質構造予測法は、無秩序なタンパク質構造予測の問題を効果的に解決します。

AcneDGNet のディープラーニング アルゴリズムは、ジュニア皮膚科医よりも正確であるだけでなく、精度においてはシニア皮膚科医に匹敵します。

HyperAIは、黄紅准教授、周東展博士、周秉馨博士などの講師を招き、AIの最先端の開発について議論した。

Gemma-3-27B-IT 導入チュートリアルが含まれています

上海交通大学の盛斌教授のチームは、いくつかの大学と共同で、主流の大規模言語モデルをいくつか評価し、医療分野における大規模モデルの応用に向けた新たな研究方向を開拓しました。

黄仁訓がGTC 2025でブラックウェル・ウルトラとヴェラ・ルービンの発売時期を発表

黄仁訓氏は、GTC 2025 カンファレンスで、Physical AI データセットや GR00T N1 基本モデルなど、一連の新たな成果をオープンソース化しました。

ケンブリッジ大学の研究チームは、空間トランスクリプトミクスと単一細胞データにおける細胞内および細胞間遺伝子制御の秘密を解明するために、セルコメン仮想組織モデルを提案しました。

3.10-3.14
毎週のハイライト！

崂山実験室などは、海洋物理と人工知能を深く融合し、性能を向上させた海洋環境の大規模インテリジェント予測モデル「文海」を開発した。

清華大学と他の大学の合同チームがCoPRAモデルを提案し、タンパク質-RNA結合親和性の予測能力において新記録を樹立した。

OpenManus + QwQ-32B ワンクリック展開チュートリアルが含まれています。

デビッド・ベイカーのチームは、微調整されたRF拡散と酵母ディスプレイスクリーニングを組み合わせて、新規抗体ドメイン設計の実現可能性を実証した。

科学者らは、政府機関の人員削減や予算削減の規模を決定するためにマスク氏がAIツールに依存していることに懸念を表明している。

3.3-3.7
毎週のハイライト！

QwQ-32B ワンクリック展開チュートリアルが含まれています。

清華大学と中国科学院のチームは、拡散モデルに基づいて 2 つのタスクの共同強化を初めて実現した UniGEM モデルを提案しました。

第14期全国人民代表大会第3回会議は、2024年の科学技術発展の成果を総括し、今後の活動の展望を示すために開催された。

NVIDIA は、複数の研究機関や大学のチームと連携して、多様で設計可能なタンパク質を生成できる大規模なフロー タンパク質バックボーン ジェネレーターである Proteina を開発しました。

浙江大学の沈春華教授のチームは、いくつかの海外大学のチームと協力して、事前トレーニング済みの逆折り畳みモデルの知識を ∆∆G の予測に転送するボルツマンアライメント手法を提案しました。

2.24-2.28
毎週のハイライト

Hyper AI は、数学、コード、科学、パズルなどの分野を網羅した 7 つの高品質な推論データセットをすべての人向けに用意しました。

浙江省GIS重点実験室の研究チームは、空間の非定常性をより正確に推定するために、注意メカニズムに基づくディープラーニングモデルを提案した。

オーストラリアのチームは、性別と頭蓋骨の特徴を組み合わせて判断できるディープラーニングに基づく自動化フレームワークの使用を提案し、性別判断の精度を大幅に向上させました。

Step-Audio-TTS ワンクリック展開チュートリアルが含まれています。

3.24-3.28
毎週のハイライト！

シンガポール国立大学の張楊教授のチームは、ディープラーニングに基づく高精度RNA構造予測フレームワークDRfold2を提案し、教師なし接触予測の精度は既存の方法よりも高い。

VISTA3Dマルチモーダル医療画像セグメンテーションモデルは、3Dスーパーボクセル特徴抽出法の先駆者であり、ゼロサンプルパフォーマンスを50%向上させました。

3.17-3.21
毎週のハイライト

「CSM会話型音声生成モデルデモ」チュートリアルが含まれています

AlphaFoldに基づく新しいタンパク質構造予測法は、無秩序なタンパク質構造予測の問題を効果的に解決します。

AcneDGNet のディープラーニング アルゴリズムは、ジュニア皮膚科医よりも正確であるだけでなく、精度においてはシニア皮膚科医に匹敵します。

HyperAIは、黄紅准教授、周東展博士、周秉馨博士などの講師を招き、AIの最先端の開発について議論した。

Gemma-3-27B-IT 導入チュートリアルが含まれています

上海交通大学の盛斌教授のチームは、いくつかの大学と共同で、主流の大規模言語モデルをいくつか評価し、医療分野における大規模モデルの応用に向けた新たな研究方向を開拓しました。

黄仁訓がGTC 2025でブラックウェル・ウルトラとヴェラ・ルービンの発売時期を発表

黄仁訓氏は、GTC 2025 カンファレンスで、Physical AI データセットや GR00T N1 基本モデルなど、一連の新たな成果をオープンソース化しました。

ケンブリッジ大学の研究チームは、空間トランスクリプトミクスと単一細胞データにおける細胞内および細胞間遺伝子制御の秘密を解明するために、セルコメン仮想組織モデルを提案しました。

3.10-3.14
毎週のハイライト！

崂山実験室などは、海洋物理と人工知能を深く融合し、性能を向上させた海洋環境の大規模インテリジェント予測モデル「文海」を開発した。

清華大学と他の大学の合同チームがCoPRAモデルを提案し、タンパク質-RNA結合親和性の予測能力において新記録を樹立した。

OpenManus + QwQ-32B ワンクリック展開チュートリアルが含まれています。

デビッド・ベイカーのチームは、微調整されたRF拡散と酵母ディスプレイスクリーニングを組み合わせて、新規抗体ドメイン設計の実現可能性を実証した。

科学者らは、政府機関の人員削減や予算削減の規模を決定するためにマスク氏がAIツールに依存していることに懸念を表明している。

3.3-3.7
毎週のハイライト！

QwQ-32B ワンクリック展開チュートリアルが含まれています。

清華大学と中国科学院のチームは、拡散モデルに基づいて 2 つのタスクの共同強化を初めて実現した UniGEM モデルを提案しました。

第14期全国人民代表大会第3回会議は、2024年の科学技術発展の成果を総括し、今後の活動の展望を示すために開催された。

NVIDIA は、複数の研究機関や大学のチームと連携して、多様で設計可能なタンパク質を生成できる大規模なフロー タンパク質バックボーン ジェネレーターである Proteina を開発しました。

浙江大学の沈春華教授のチームは、いくつかの海外大学のチームと協力して、事前トレーニング済みの逆折り畳みモデルの知識を ∆∆G の予測に転送するボルツマンアライメント手法を提案しました。

2.24-2.28
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Hyper AI は、数学、コード、科学、パズルなどの分野を網羅した 7 つの高品質な推論データセットをすべての人向けに用意しました。

浙江省GIS重点実験室の研究チームは、空間の非定常性をより正確に推定するために、注意メカニズムに基づくディープラーニングモデルを提案した。

オーストラリアのチームは、性別と頭蓋骨の特徴を組み合わせて判断できるディープラーニングに基づく自動化フレームワークの使用を提案し、性別判断の精度を大幅に向上させました。

Step-Audio-TTS ワンクリック展開チュートリアルが含まれています。