Google DeepMind CEO デミス・ハサビス氏が、タイム誌の「TIME 100」リストの表紙を飾った。

OpenAI の元副社長 Liam Fedus 氏は、20 人を超えるエリート科学者のチームを率いて「科学のための AI」に取り組んでいます。

カリフォルニア大学は、自己回帰法の誤差蓄積問題を大幅に軽減するとともに、初期条件を超えた気象ダイナミクスを学習できる OmniCast を開発しました。

10月28日午後12時（東部時間）、NVIDIAのGTCカンファレンスが初めて米国の政治の中心地であるワシントンD.C.で開催されました。CEOのジェンスン・フアンは基調講演を行い、通信、量子コンピューティング、AIファクトリー、エンタープライズコンピューティング、ロボティクスなどの分野を網羅し、人工知能（AI）インフラとイノベーションの分野におけるリーダーシップの新たな青写真について議論しました。

スペインのIMDEA材料研究所の研究チームは、周期的な開孔構造に基づく高度な触媒反応器に革新的なソリューションを提供する半自律型デジタルプラットフォーム「Reac-Discovery」を立ち上げました。

HyperAI は、10 月 20 日から 24 日にかけて、バイオメディカル、HPC、数学的推論、テキスト情報抽出などのさまざまな分野を網羅した、誰もが利用できる価値の高いチュートリアルとデータセットのシリーズをまとめました。

10.20-10.24 AI論文推薦

MIT はいくつかの機関と協力して、従来の個別の残基ラベルを幾何学的な連続表現に置き換えて、タンパク質の折り畳みとバインダー設計の共同トレーニングを実現する BoltzGen を立ち上げました。

Google の複数のチームが共同で「Earth AI」を提案しました。これは、Gemini 駆動型推論エージェントを使用して、深いマルチモデル コラボレーションと多段階の共同推論を実現し、地球システムの研究を実用的な地球規模の洞察へと推進します。

「HuMo-1.7B：マルチモーダル動画生成フレームワーク」が、HyperAI公式サイト（hyper.ai）の「チュートリアル」セクションで公開されました。より詳しい情報をご提供いただければ、モデルはご満足いただける動画を生成できるでしょうか？

MIT の研究チームは、単一のスペクトル モダリティ入力のみで、実験結果と 99% の相関関係を持つクロスモーダル スペクトル生成を実現できる SpectroGen を提案しました。

2024年にAI技術で化学賞と物理学賞を受賞したことから、今回の物理学賞を受賞した量子科学研究のブレークスルーまで、10年以上にわたる野心的なレイアウトと科学研究戦略が共同でGoogleの強力な科学研究能力を育んできました。

HyperAIは、様々な分野を網羅した人気の数学的推論データセットをまとめました。ワンクリックでダウンロードして、ぜひお試しください！

BindCraft: タンパク質バインダー設計は、HyperAI公式サイトのチュートリアルセクションで公開されています。ワンクリックでターゲットタンパク質バインダー設計を生成できます。この強力な機能をぜひお試しください！

HyperAI は、10 月 13 日から 17 日にかけて、バイオメディカル、ビデオ生成、言語理解、テキスト認識などの分野を網羅した、価値が高く広く使用されている一連のチュートリアルとデータセットをまとめました。

NVIDIA とカリフォルニア大学サンディエゴ校の研究チームは、Elucidated Diffusion Model (EDM) フレームワークに基づいて、シーケンス モデリングのニーズを満たす Enhanced Sequential Diffusion Model (ERDM) を構築しました。

10.13-10.17 AI論文推薦

10月8日、北川進、リチャード・ロブソン、オマール・ヤギの3氏は、金属有機構造体（MOF）への貢献によりノーベル化学賞を受賞しました。MOF分野は、構造設計から産業化へと進化を遂げました。

MIT が率いる研究チームは、少量のデータのみを使用して、トカマク構成変数 (TCV) のランプダウン中のプラズマの動きを予測できるニューラル状態空間モデルを開発した。

トロント大学のチームは、チャンピン研究所などと共同で、標的細胞におけるCREの調節活動を最大化する一方で、非標的細胞におけるCREの活動を厳密に制限できる制約付き強化学習フレームワークCtrl-DNAを開発しました。

華中科技大学の白翔氏のチームは、華南理工大学などの機関と共同で、世界中で主流の58個のマルチモーダル大規模モデルを評価した新世代のOCR評価ベンチマークOCRBench v2を発表しました。

香港科技大学と浙江大学の研究チームは、段階的なトレーニングと変数インデックス埋め込みメカニズムを使用して、さまざまなエキスパートモジュールが特定の種類の気象変数に焦点を当てるようにガイドするモデル、VA-MoE を立ち上げました。

会話テキスト生成における大規模言語モデルの飛躍的進歩と高忠実度音声合成技術の成熟により、クリエイターへの依存度が高いポッドキャストも AI の影響を受けています。

「Ml-simplefold：軽量タンパク質フォールディング予測AIモデル」が、HyperAI公式サイトの「チュートリアル」セクションで公開されました。ワンクリックで実行して、フローマッチングフォールディングモデルに基づくタンパク質生成の新しい体験をお試しください！

SF映画は、人工知能の無限の可能性を様々な形で描いてきました。これらの名作映画を振り返り、AIをめぐるファンタジーが徐々に現実のものとなりつつある様子を見てみましょう。

HyperAIの「チュートリアル」セクションでは、オープンソースOCRモデルのチュートリアルをいくつか公開しました。多言語テキスト解析、構造変換、シーンテキスト認識など、様々な機能をオンラインで体験できます。ぜひお試しください！

HyperAIは、AI分野における優れた書籍を厳選してまとめました。マスク氏やサム・アルトマン氏といった著名人からも高く評価されているこれらの書籍は、人工知能の現在の戦略と将来の倫理を明らかにしてくれるでしょう。

MITのMingda Li教授らのチームは、SCIGEN幾何学的構造制約統合法を提案しました。この方法は、事前にトレーニングされた生成拡散モデルに適応でき、特別な制限のあるターゲット材料を生成できます。