【AI Agent系列】【LangGraph】0. 快速上手:协同LangChain,LangGraph帮你用图结构轻松构建多智能体应用
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从300亿分子中筛出6款,结构新且易合成,斯坦福抗生素设计AI模型登Nature子刊
在当今世界,抗生素耐药性问题日益严峻,寻找新型抗生素成为了全球性的紧迫任务。近期,斯坦福大学的研究团队在Nature子刊上发表了一篇引人注目的论文,介绍了他们开发的人工智能模型,该模型成功从300亿个潜在分子中筛选出了6种结构新颖且易于合成的抗生素候选分子。这一突破性的成果不仅为抗生素的研究和开发开辟了新的道路,也为未来药物设计提供了新的思路。 该研究的核心在于利用人工智能技术,尤其是深度学习.....
AI - MoE(Mixture-of-Experts)结构
MoE结构,全称为Mixture-of-Experts(混合专家)结构,是一种先进的神经网络架构设计,特别是在大规模语言模型如GPT-4等中得到广泛应用。该结构的核心思想是通过并行部署一组“专家”子模型,并引入一个动态路由机制来分配输入数据到各个专家进行处理,旨在提高模型的计算效率、模型容量以及处理复杂任务的能力。以下是MOE结构的主要特点和组成部分: 主要特点: 并...
极智AI | 变形金刚大家族Transformer ViT CLIP BLIP BERT模型结构
大家好,我是极智视界,本文整理介绍一下 Transformer ViT CLIP BLIP BERT 模型结构。这几个模型都跟 变形金刚 相关,Transformer 是最开始的,然后像 ViT、CLIP、BLIP、BERT 都会用到 Transformer Encoder 模块,其中 ViT、CLIP、BLIP 是多模态模型,BERT 是 NLP 大模型。TransformerPaper:《A....
ICLR 2023 | 初探AI拼图模型预测蛋白质复合物结构
分子表示学习在 AI 辅助药物发现研究中起着至关重要的作用。在传统药物研发中,常用的分子对接模型需要进行大量的构型采样与优化,并筛选出较为稳定的结构。这类策略效率较低,难以应用于高通量的蛋白质对接任务。本文介绍的基于分子表面黎曼流形的深度学习表示方法 (Harmonic Molecular Representation, HMR) 实现了更准确、高效的蛋白质对接模型开发。HMR 用二维黎曼流形建....
整个元素周期表通用,AI 即时预测材料结构与特性
材料的性质由其原子排列决定。然而,现有的获得这种排列的方法要么过于昂贵,要么对许多元素无效。现在,加州大学圣地亚哥分校纳米工程系的研究人员开发了一种人工智能算法,可以几乎即时地预测任何材料(无论是现有材料还是新材料)的结构和动态特性。该算法被称为 M3GNet,用于开发 matterverse.ai 数据库,该数据库包含超过 3100 万种尚未合成的材料,其特性由机器学习算法预测。Matterv....
世界首个!Meta AI开放6亿+宏基因组蛋白质结构图谱,150亿语言模型用两周完成
如今,在蛋白质结构预测领域,各大厂也出现了「百家争鸣,百家齐放」。今年,DeepMind 公布了大约 2.2 亿种蛋白质的预测结构,它几乎涵盖了 DNA 数据库中已知生物体的所有蛋白质。现在,另一家科技巨头 Meta 正在填补另一空白,微生物领域。简单来说,Meta 使用 AI 技术预测了约 6 亿种蛋白质结构,这些蛋白质来自细菌、病毒和其他尚未被表征的微生物。团队负责人 Alexander R....
7 Papers & Radios | 中文大规模跨模态新基准Zero;AI与冷冻电镜揭示原子级NPC结构(2)
论文 6:Siamese Image Modeling for Self-Supervised Vision Representation Learning作者:Chenxin Tao 等人论文地址:https://arxiv.org/abs/2206.01204摘要:研究者提出了 Siamese Image Modeling(SIM),该方法通过一张遮盖的增强视图来预测相同图像的另一张增强视图....
7 Papers & Radios | 中文大规模跨模态新基准Zero;AI与冷冻电镜揭示原子级NPC结构(1)
本周主要论文包括奇虎360人工智能研究院和清华大学联合发布的大规模中文跨模态基准数据集 Zero,以及 Science 封面特刊的五篇 AI 帮助揭示核孔复合体结构的论文 。目录:AI-based structure prediction empowers integrative structural analysis of human nuclear poresStructure o...
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