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  • Die Genauigkeitsrate erreicht 60,8 %. Das auf Transformer basierende Modell zur Vorhersage der chemischen Retrosynthese wurde in der Unterzeitschrift „Nature' veröffentlicht
    Die Genauigkeitsrate erreicht 60,8 %. Das auf Transformer basierende Modell zur Vorhersage der chemischen Retrosynthese wurde in der Unterzeitschrift „Nature' veröffentlicht
    Herausgeber | KX-Retrosynthese ist eine entscheidende Aufgabe in der Arzneimittelforschung und organischen Synthese, und KI wird zunehmend eingesetzt, um den Prozess zu beschleunigen. Bestehende KI-Methoden weisen eine unbefriedigende Leistung und eine begrenzte Vielfalt auf. In der Praxis verursachen chemische Reaktionen häufig lokale molekulare Veränderungen mit erheblichen Überschneidungen zwischen Reaktanten und Produkten. Davon inspiriert schlug das Team von Hou Tingjun an der Zhejiang-Universität vor, die einstufige retrosynthetische Vorhersage als eine Aufgabe zur Bearbeitung molekularer Ketten neu zu definieren und dabei die Zielmolekülkette iterativ zu verfeinern, um Vorläuferverbindungen zu erzeugen. Außerdem wird ein bearbeitungsbasiertes retrosynthetisches Modell EditRetro vorgeschlagen, mit dem qualitativ hochwertige und vielfältige Vorhersagen erzielt werden können. Umfangreiche Experimente zeigen, dass das Modell beim Standard-Benchmark-Datensatz USPTO-50 K eine hervorragende Leistung mit einer Top-1-Genauigkeit von 60,8 % erzielt.
    KI 1085 2024-08-06 19:34:02
  • Haben Sie ein LLM verwendet? LAMs kommen als nächstes, aber sie brauchen Arbeit
    Haben Sie ein LLM verwendet? LAMs kommen als nächstes, aber sie brauchen Arbeit
    Der Aufstieg generativer KI-Chatbots hat den Begriff „großes Sprachmodell“ populär gemacht, die zugrunde liegende KI-Technologie, die hinter den Kulissen arbeitet. Große Sprachmodelle (LLMs) generieren als Reaktion auf die Verwendung eine Ausgabe basierend auf einem vorhergesagten Satz von Sprachen
    KI 898 2024-08-06 14:33:00
  • Als neue Methode der Glykoproteomik entwickelte Fudan ein hybrides End-to-End-Framework auf Basis von Transformer und GNN, veröffentlicht im Nature-Unterjournal
    Als neue Methode der Glykoproteomik entwickelte Fudan ein hybrides End-to-End-Framework auf Basis von Transformer und GNN, veröffentlicht im Nature-Unterjournal
    Herausgeber |. Die Glykosylierung von Rettichhautproteinen ist eine posttranslationale Modifikation von Proteinen durch Zuckergruppen, die eine wichtige Rolle bei verschiedenen physiologischen und pathologischen Funktionen von Zellen spielt. Glykoproteomik ist die Untersuchung der Proteinglykosylierung innerhalb des Proteoms, wobei Flüssigkeitschromatographie in Verbindung mit Tandem-Massenspektrometrie-Technologie (MS/MS) zum Einsatz kommt, um kombinierte Informationen über Glykosylierungsstellen, Glykosylierungsniveaus und Zuckerstrukturen zu erhalten. Aktuelle Datenbanksuchmethoden für die Glykoproteomik haben jedoch aufgrund des begrenzten Vorkommens strukturbestimmender Ionen oft Schwierigkeiten, Glykanstrukturen zu bestimmen. Obwohl spektrale Suchmethoden die Fragmentierungsintensität nutzen können, um die strukturelle Identifizierung von Glykopeptiden zu erleichtern, behindern Schwierigkeiten beim Aufbau der Spektralbibliothek ihre Anwendung. In der neuesten Forschung schlugen Forscher der Fudan-Universität DeepGP vor, ein auf Transformationen basierendes Verfahren
    KI 436 2024-08-06 08:31:22
  • Die Chinesische Akademie der Wissenschaften und die Peking-Universität ändern die Spielregeln für zukünftige Collider-Experimente und entwickeln eine KI-gesteuerte Technologie zur Identifizierung von Injektionsquellen
    Die Chinesische Akademie der Wissenschaften und die Peking-Universität ändern die Spielregeln für zukünftige Collider-Experimente und entwickeln eine KI-gesteuerte Technologie zur Identifizierung von Injektionsquellen
    Schematische Darstellung eines Doppelinjektionsereignisses, simuliert am Circular Electron Positron Collider (CEPC). (Quelle: Institut für Hochenergiephysik, Chinesische Akademie der Wissenschaften) Herausgeber |. Violette Quarks und Gluonen sind im Standardmodell der Teilchenphysik Elementarteilchen, die sich im Raum und in der Zeit nicht frei bewegen können gebunden in zusammengesetzten Teilchen wie Protonen oder Neutronen. Die im Collider-Experiment erzeugten hochenergetischen Quarks oder Gluonen werden durch komplexe Wechselwirkungen in eine große Anzahl von Teilchen im Endzustand umgewandelt und diese in einem kleineren Winkel entlang der Bewegungsrichtung der ursprünglichen Quarks oder Gluonen ausgestoßen Phänomen, das als Strahlinjektion bekannt ist. Kürzlich schlugen das Team von Ruan Manqi vom Institut für Hochenergiephysik der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, das Team von Zhou Chen von der Universität Peking und der Forscher Qu Huilin vom CERN eine Technologie zur Identifizierung von Strahlquellen vor
    KI 775 2024-08-06 06:55:12
  • Nach 2000 CEO Yang Fengyu: Ein Arzt aus Yale kehrte nach China zurück, um ein Unternehmen zu gründen und baute innerhalb von fünf Monaten den ersten „massenproduzierten' humanoiden Roboter
    Nach 2000 CEO Yang Fengyu: Ein Arzt aus Yale kehrte nach China zurück, um ein Unternehmen zu gründen und baute innerhalb von fünf Monaten den ersten „massenproduzierten' humanoiden Roboter
    Die Menschheit leitet ein explosives Update auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz ein. Jeder Schritt bei der Ausweitung der Technologie ins Unbekannte hat erstaunliche Aufmerksamkeit erregt. Im Prozess der Erweiterung der Grenzen der künstlichen Intelligenz koexistieren Innovation und Meinungsverschiedenheit auf den technischen Wegen wichtiger Strecken. Das Urteilsvermögen und die Entscheidungen von Technologiepionieren beeinflussen die Fußstapfen vieler Anhänger. Im vergangenen Jahr hat diese Website ausschließlich die Führung übernommen und herausragende Unternehmen wie Dark Side of the Moon, Shengshu Technology, Aishi Technology und Wuwen Core Dome allen vorgestellt und ihnen das erste „10.000-Wörter-Interview-Skript“ hinterlassen der Internetwelt. In einer Phase, in der die technische Roadmap noch nicht konvergiert ist, haben wir die Führung von KI-Unternehmern gesehen, die wirklich über Vertrauen, Mut und systematische Erkenntnis verfügen. Deshalb starten wir „AIPioneers“
    KI 799 2024-08-06 01:57:02
  • Algorithmen, Systeme und Anwendungen, ein umfassendes Verständnis von Hybrid-Experten (MoE) aus drei Perspektiven
    Algorithmen, Systeme und Anwendungen, ein umfassendes Verständnis von Hybrid-Experten (MoE) aus drei Perspektiven
    LLM ist sehr stark und um eine nachhaltige Erweiterung des LLM zu erreichen, ist es notwendig, Methoden zu finden und umzusetzen, die seine Effizienz verbessern können. Der Hybrid Expert (MoE) ist ein wichtiges Mitglied dieser Methode. In jüngster Zeit verwenden die von verschiedenen Technologieunternehmen vorgeschlagenen neuen Generationen großer Modelle ausnahmslos die Mixture of Experts (MoE)-Methode. Das Konzept der Hybridexperten wurde erstmals 1991 in der Arbeit „Adaptive Mixtures of Local Experts“ geboren. Es wird seit mehr als 30 Jahren umfassend erforscht und weiterentwickelt. In den letzten Jahren, mit dem Aufkommen und der Entwicklung von MoE mit geringer Dichte, insbesondere in Kombination mit groß angelegten Sprachmodellen auf Transformer-Basis, ist diese Art mehr als dreißig Jahre alt
    KI 958 2024-08-06 01:49:02
  • 70-fache ultimative Komprimierung! Egal wie viele Kontrollpunkte Sie an einem großen Modell haben, Sie werden keine Angst haben.
    70-fache ultimative Komprimierung! Egal wie viele Kontrollpunkte Sie an einem großen Modell haben, Sie werden keine Angst haben.
    Die AIxiv-Kolumne ist eine Kolumne, in der diese Website akademische und technische Inhalte veröffentlicht. In den letzten Jahren sind in der AIxiv-Kolumne dieser Website mehr als 2.000 Berichte eingegangen, die Spitzenlabore großer Universitäten und Unternehmen auf der ganzen Welt abdecken und so den akademischen Austausch und die Verbreitung wirksam fördern. Wenn Sie hervorragende Arbeiten haben, die Sie teilen möchten, können Sie gerne einen Beitrag leisten oder uns für die Berichterstattung kontaktieren. Einreichungs-E-Mail: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Die Autoren dieses Papiers stammen alle vom Noah Laboratory von Huawei. Der erste Autor ist Li Wenshuo, und die entsprechenden Autoren sind Wang Yunhe und Chen Xinghao. In den letzten Jahren haben relevante Teams viele repräsentative Arbeiten auf Top-Konferenzen wie ICML, CVPR, NeurIPS, ICCV und ECCV durchgeführt.
    KI 772 2024-08-06 01:46:42
  • Die Aktualisierung der Markenstrategie von NetEase Shufan: „Produkte + Technik + Talente' hilft Unternehmen dabei, ihre Wettbewerbsfähigkeit im Bereich der digitalen Intelligenz auszubauen
    Die Aktualisierung der Markenstrategie von NetEase Shufan: „Produkte + Technik + Talente' hilft Unternehmen dabei, ihre Wettbewerbsfähigkeit im Bereich der digitalen Intelligenz auszubauen
    Die Welle der Intelligenz steht vor der Tür. Digitalisierung und Intelligenz verändern nicht nur die Arbeit und das Leben der Öffentlichkeit, sondern bringen auch unbegrenzte Fantasie in die Branche. Am 2. November kündigte NetEase Shufan auf der NetEase Digital+ Conference 2023 mit dem Thema „Digital Intelligence Gathering Together, Let's Go on a New Journey“ eine neue Markenstrategie an, die das Unternehmen als „führendes Unternehmen für die Produktion digitaler Intelligenzsoftware“ positionieren wird Schlagen Sie eine ökologische Digital-Intelligence-Methodik mit „Produkt + Technik + Talent“ als Kern vor, die für jedes Unternehmen eine einzigartige Wettbewerbsfähigkeit im Bereich Digital Intelligence schafft. Aus diesem Grund hat NetEase Shufan bereichsübergreifende und mehrdimensionale Upgrades und Innovationen in den Bereichen Produkte, Ökologie, Talenttraining usw. veröffentlicht, um mit Partnern und Kunden die neue Ära der digitalen Intelligenz zu erobern! Bei der Eröffnung der Konferenz hielt Yang Xiaoyong, stellvertretender Direktor des Wirtschafts- und Informationsbüros der Stadt Hangzhou, eine Rede. Er bekräftigte die wichtigen Beiträge von NetEase zum Aufbau der digitalen Wirtschaft von Hangzhou im Laufe der Jahre und sagte, dass die digitale Wirtschaft von NetEase
    KI 808 2024-08-06 00:59:02
  • Gerade hat Google ein grundlegendes Weltmodell veröffentlicht: 11B-Parameter, mit denen eine interaktive virtuelle Welt generiert werden kann
    Gerade hat Google ein grundlegendes Weltmodell veröffentlicht: 11B-Parameter, mit denen eine interaktive virtuelle Welt generiert werden kann
    Erzeugen Sie mit einem Klick eine spielbare Spielwelt. Es ist erst zwei Wochen her, seit es herausgekommen ist, und das Weltmodell von Google ist ebenfalls angekommen, und seine Fähigkeiten scheinen noch mächtiger zu sein: Die virtuelle Welt, die es generiert, ist „autonom und kontrollierbar“. Gerade hat Google ein neues Paradigma der generativen KI definiert – Generative Interactive Environments (Genie, Generative Interactive Environments). Genie ist ein 11 Milliarden Parameter umfassendes Weltmodell, das aus einer einzigen Bildaufforderung spielbare interaktive Umgebungen generieren kann. Wir können es mit Bildern anregen, die es noch nie zuvor gesehen hat, und dann mit der virtuellen Welt unserer eigenen Vorstellung interagieren. Ganz gleich, ob es sich um zusammengesetzte Bilder, Fotos oder sogar handgezeichnete Skizzen handelt, Genie kann daraus endlose spielbare Welten generieren. Ge
    KI 762 2024-08-06 00:18:32
  • Lee Tsung-dao, der erste chinesische Nobelpreisträger, ist im Alter von 98 Jahren verstorben
    Lee Tsung-dao, der erste chinesische Nobelpreisträger, ist im Alter von 98 Jahren verstorben
    Tsung-Dao Lee, der erste chinesische Nobelpreisträger, ist am 4. August im Alter von 98 Jahren in San Francisco, USA, verstorben. Herr Tsung-Dao Lee (Tsung-Dao Lee) wurde am 24. November 1926 geboren. Er ist ein chinesisch-amerikanischer Physiker. Er ist berühmt für seine Forschungen zur Paritätsnichterhaltung, zum Satz von Li Yang, zur Teilchenphysik und zu relativistischen Schwerionen (RHIC)-Physik und nicht-topologische Solitonen. Bekannt für seine Arbeit über Solitonensterne. Tsung-Dao Lee war Honorarprofessor an der Columbia University und lehrte von 1953 bis zu seiner Pensionierung im Jahr 2012. Lee Tsung-dao und Yang Chenning sind beide die ersten chinesischen Nobelpreisträger. Im Jahr 1957 gewannen der 31-jährige Lee Tsung-dao und der 35-jährige Yang Chen-ning gemeinsam den Nobelpreis für ihre „Forschung über das Gesetz der Nichterhaltung der Parität (in schwachen Wechselwirkungen) und die daraus resultierenden vielen Entdeckungen“. über Elementarteilchen.
    KI 837 2024-08-05 22:52:42
  • Karpathy, der OpenAI verließ und arbeitslos war, startete ein neues großes Modellprojekt, und die Anzahl der Sterne überstieg 1.000 an einem Tag.
    Karpathy, der OpenAI verließ und arbeitslos war, startete ein neues großes Modellprojekt, und die Anzahl der Sterne überstieg 1.000 an einem Tag.
    Auch wenn Sie keinen Job haben, müssen Sie ihn trotzdem „tun“. Andrej Karpathy, der sich keine Auszeit nehmen kann, hat ein neues Projekt! OpenAI war in den letzten Tagen sehr lebhaft. Erst gab KI-Guru Andrej Karpathy offiziell seinen Rücktritt bekannt, dann brachte das Video-Generation-Modell Sora den KI-Kreis ins Wanken. Nachdem er seinen Abschied von OpenAI angekündigt hatte, twitterte Karpathy: „Ich kann diese Woche eine Pause machen.“ Quelle: https://twitter.com/karpathy/status/1757986972512239665 Dieser Zustand, nichts zu tun zu haben, macht sogar Musk neidisch (Iamenvious). Aber wenn Sie wirklich glauben, dass Karpathy sich eine Auszeit nehmen wird, dann ist das zu wenig
    KI 468 2024-08-05 22:09:42
  • OpenDevin hat einen technischen Bericht veröffentlicht, der für große Agent-Entwickler ein Muss ist
    OpenDevin hat einen technischen Bericht veröffentlicht, der für große Agent-Entwickler ein Muss ist
    Beliebte Allzweck-Agentenplattform für große Modelle. Im März dieses Jahres brachte Devin, der „erste KI-Softwareentwickler der Welt“, den KI-Kreis zur Explosion. Im Gegensatz zu früheren KI-Programmierassistenten übernimmt Devin nicht nur die Rolle des unterstützenden Programmierens, sondern kann das gesamte Entwicklungsprojekt selbstständig und durchgängig abschließen. Die Geburt von Devin ermöglichte es uns, die leistungsstarken Fähigkeiten großer Agenten zu schätzen. Bald tauchten in der Branche viele Open-Source-Projekte auf, die versuchten, es zu kopieren, unter denen OpenDevin herausragte und die meiste Aufmerksamkeit erhielt. OpenDevin ist eine Plattform für die Entwicklung allgemeiner Agenten, die über Software mit der Welt interagieren. Zu ihren Funktionen gehören: ein Interaktionsmechanismus zwischen großen Modellagenten, Schnittstellen und Umgebungen, die den Agenten zur Verfügung stehen.
    KI 1065 2024-08-05 21:40:01
  • Welcher Algorithmus zur Optimierung menschlicher Präferenzen ist besser? Folgen Sie dem Meister, um DPO, IPO und KTO zu verstehen
    Welcher Algorithmus zur Optimierung menschlicher Präferenzen ist besser? Folgen Sie dem Meister, um DPO, IPO und KTO zu verstehen
    Obwohl Ansätze zur Erfassung menschlicher Etiketten zur relativen Qualität modellgenerierter Inhalte und zur Feinabstimmung unbeaufsichtigter großer Sprachmodelle zur Anpassung an diese Präferenzen durch verstärkendes Lernen aus menschlichem Feedback (RLHF) die Entwicklung der Konversations-KI erheblich vorangetrieben haben. Da es sich bei RLHF jedoch um einen komplexen und oft instabilen Prozess handelt, ist die Forschung zur direkten Nutzung von Optimierungsfunktionen zur Abstimmung menschlicher Präferenzen mit Modellergebnissen heutzutage ein heißes Thema. Dieser Artikel ist ein Blog über Huggingface, der die Leistung von drei heute gängigen Algorithmen zur Optimierung menschlicher Präferenzen vergleicht. Die Autoren führten umfangreiche Experimente durch, um drei praktikable Methoden zur Optimierung von Sprachmodellen ohne Verstärkungslernen (oder Präferenzoptimierung) unter Verwendung verschiedener Modelle und verschiedener Hyperparameter zu evaluieren. Das
    KI 761 2024-08-05 21:19:22
  • „Das Beste aus beiden Welten', Moleküle von Grund auf entwerfen, Deep-Learning-Architektur S4 für chemische Sprachmodellierung
    „Das Beste aus beiden Welten', Moleküle von Grund auf entwerfen, Deep-Learning-Architektur S4 für chemische Sprachmodellierung
    Herausgeber |. KX Generatives Deep Learning verändert das Arzneimitteldesign. Von besonderer Bedeutung für diesen Prozess sind chemische Sprachmodelle (CLMs), die Moleküle als Molekülketten erzeugen. Kürzlich haben Forscher der Technischen Universität Eindhoven in den Niederlanden eine neueste Deep-Learning-Architektur (S4) in das De-novo-Arzneimitteldesign eingeführt. Das Structured State Space Sequence (S4)-Modell bietet eine hervorragende Leistung beim Erlernen der globalen Eigenschaften der Sequenz. Kann S4 also die von Grund auf neu entwickelte chemische Sprachmodellierung vorantreiben? Um diese Frage zu beantworten, verglichen die Forscher S4 bei einer Reihe von Arzneimittelforschungsaufgaben systematisch mit dem hochmodernen CL.
    KI 942 2024-08-05 20:58:22
  • Wie wählt man ein Komprimierungs- und Quantisierungsschema für große Modelle aus? Umfassende Bewertung des Qllm-Eval-Quantifizierungsschemas des Wuwen Core Dome: Multimodell, Multiparameter, Multidimensional
    Wie wählt man ein Komprimierungs- und Quantisierungsschema für große Modelle aus? Umfassende Bewertung des Qllm-Eval-Quantifizierungsschemas des Wuwen Core Dome: Multimodell, Multiparameter, Multidimensional
    Große Sprachmodelle, die auf der Transformer-Architektur basieren, haben in verschiedenen Benchmark-Tests eine hervorragende Leistung gezeigt, aber Parameterskalen in der Größenordnung von mehreren zehn Milliarden, Hunderten von Milliarden oder sogar Billionen bringen hohe Servicekosten mit sich. GPT-3 verfügt beispielsweise über 175 Milliarden Parameter, verwendet FP16-Speicher und die Modellgröße beträgt etwa 350 GB, während selbst die neueste B200-GPU von Nvidia nur 192 GB Speicher hat, ganz zu schweigen von anderen GPUs und Edge-Geräten. Bei der Komprimierung großer Modelle werden große Modelle „verkleinert“ und in ressourcenbeschränkte Szenarien eingefügt, um die Modellspeicherung, den Speicherzugriff und den Rechenaufwand zu reduzieren. Verbessern Sie den Inferenzdurchsatz großer Modelle, ohne die Modellleistung so weit wie möglich zu beeinträchtigen, sodass große Modelle in IoT-Edge-Geräten, eingebetteten Robotern, mobilen Offline-Anwendungen usw. verwendet werden können.
    KI 634 2024-08-05 20:56:12

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