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Llama分子嵌入优于GPT，LLM能理解分子吗？这一局Meta赢了OpenAI

编辑|萝卜皮OpenAI的GPT和MetaAI的Llama等大型语言模型（LLM）因其在化学信息学领域的潜力而日益受到认可，特别是在理解简化分子输入行输入系统（SMILES）方面。这些LLM还能够将SMILES字符串解码为矢量表示。加拿大温莎大学（UniversityofWindsor）的研究人员比较了GPT和Llama与SMILES上的预训练模型在下游任务中嵌入SMILES字符串的性能，重点关注两个关键应用：分子特性预测和药物-药物相互作用预测。该研究以「Canlargelanguagemod

人工智能 737 2024-07-16 13:33:18
第一次，语言的神经激活被定位到细胞级

迄今为止，分辨率最高的编码单词含义的神经元map来了。1.人类可以通过语言获取丰富而微妙的含义，这对人类交流至关重要。尽管人们对支持语言和语义处理的大脑区域了解不断加深，但神经语义推导在细胞水平上仍然存在许多未知。最近，《自然》杂志发表的一篇研究论文，通过跟踪神经元在自然语音处理过程中的活动，发现了单个神经元对语义信息的精细皮层表征。该论文题为《语义编码在单细胞分辨率下进行语言理解》。1.论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07643-

人工智能 917 2024-07-16 12:12:59
鄂维南院士领衔新作：大模型不止有RAG、参数存储，还有第3种记忆

2.4B的Memory3比更大的LLM和RAG模型获得了更好的性能。近年来，大型语言模型(LLM)因其非凡的性能而获得了前所未有的关注。然而，LLM的训练和推理成本高昂，人们一直在尝试通过各种优化方法来降低成本。本文来自上海算法创新研究院、北京大学等机构的研究者受人类大脑记忆层次结构的启发，他们通过为LLM配备显式记忆（一种比模型参数和RAG更便宜的记忆格式）来降低这一成本。从概念上讲，由于其大部分知识都外化为显式记忆，因而LLM可以享受更少的参数大小、训练成本和推理成本。论文地址：https:

人工智能 703 2024-07-16 11:57:51
北大具身智能团队提出需求驱动导航，对齐人类需求，让机器人更高效

想象一下，如果机器人能够听懂你的需求，并努力满足，是不是很美好呢？如果想让机器人帮助你，你通常需要下达一个较为精准的指令，但指令在实际中的实现效果不一定理想。如果考虑真实环境，当要求机器人找某个特定的物品时，这个物品不一定真的存在当前的环境内，机器人无论如何也找不到；但是环境当中是不是可能存在一个其他物品，它和用户要求的物品有类似的功能，也能满足用户的需求呢？这就是用“需求”作为任务指令的好处了。近日，北京大学董豪团队提出了一个新的导航任务——需求驱动导航（

人工智能 1165 2024-07-16 11:27:39
藏身幕后的巨人，正将工业AI带入下一阶段

工业AI，没有新王，光而无耀，静水深流。要说生成式AI是当下话题之王，没有人会反对。简单几句话，就能让兵马俑「复活」唱秦腔，特朗普说上脱口秀。情绪价值拉满之余，你敢不敢想象更酷的事情，如动动嘴皮子就能造出想要的东西。AI不仅能够生成一段视频，更能构建一个沉浸式、高仿真、遵循物理规律的虚拟空间，只需自然语音输入指令，它就能将其转化为专业的工业语言，再交由现实工厂的智能化产线变成「实物」。敢不敢想象更酷的事情，动动嘴皮子就能造出想要的东西！如此美妙未来或许看似遥远，但在西门子的描绘下，它早已不是空中

人工智能 1248 2024-07-16 09:50:46
北大推出全新机器人多模态大模型！面向通用和机器人场景的高效推理和操作

AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年，本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文由HMILab完成。HMILab依托北京大学视频与视觉技术国家工程研究中心和多媒体信息处理全国重点实验室两大平台，长期从事机器学习、多模态学习和具身智能方向的研究。本工作第

人工智能 512 2024-07-16 03:51:40
ICML 2024高分论文 | 零阶优化器微调大模型，大幅降低内存

AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年，本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文共同第一作者简介：张逸骅：密歇根州立大学计算机系博士三年级学生，师从SijiaLiu教授，主要研究方向是大模型的安全、隐私和效率问题。李平治：本科毕业于中国科学技术大学，将

人工智能 1094 2024-07-16 03:17:30
精度媲美AlphaFold，EPFL的AI方法从序列中匹配蛋白质互作

1.蛋白质相互作用的重要性蛋白质是生命的基石，参与几乎所有生物过程。了解蛋白质如何相互作用对于解释细胞功能的复杂性至关重要。2.新方法：配对相互作用的蛋白质序列洛桑联邦理工学院（EPFL）的Anne-FlorenceBitbol团队提出了一种配对相互作用的蛋白质序列的方法。该方法利用了在多个序列比对上训练的蛋白质语言模型的强大功能。3.方法优点该方法对于小型数据集表现良好，并且可以通过监督方法改进蛋白质复合物的结构预测。4.研究成果发表该研究以「Pairinginteractingprotein

人工智能 969 2024-07-16 01:18:30
12年前上手深度学习，Karpathy掀起一波AlexNet时代回忆杀，LeCun、Goodfellow等都下场

没想到，自2012年AlexNet开启的深度学习革命已经过去了12年。而如今，我们也进入了大模型的时代。近日，知名AI研究科学家AndrejKarpathy的一条帖子，让参与这波深度学习变革的许多大佬们陷入了回忆杀。从图灵奖得主YannLeCun到GAN之父IanGoodfellow，纷纷忆往昔。到目前为止，该帖子已经有63万+的浏览量。在帖子中，Karpathy提到：有一个有趣的事实是，很多人可能听说过2012年ImageNet/AlexNet的时刻，以及它开启的深度学习革命。不过，可能很少有

人工智能 1154 2024-07-16 01:08:30
AlphaFold 3 重磅问世，全面预测蛋白质与所有生命分子相互作用及结构，准确性远超以往水平

编辑|萝卜皮自2021年发布强大的AlphaFold2以来，科学家们一直在使用蛋白质结构预测模型来绘制细胞内各种蛋白质结构的图谱、发现药物，并绘制每种已知蛋白质相互作用的「宇宙图」。就在刚刚，GoogleDeepMind发布了AlphaFold3模型，该模型能够对包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基在内的复合物进行联合结构预测。 AlphaFold3的准确性对比过去许多专用工具（蛋白质-配体相互作用、蛋白质-核酸相互作用、抗体-抗原预测）有显着提高。这表明，在单个统一的深度学习框架内，可以实现

人工智能 787 2024-07-16 00:08:11
实测最新AI语音模型：让特朗普、丁真说绕口令堪称以假乱真，但断句整得稀碎

机器之能报道编辑：杨文这款新AI语音模型FishSpeech，模仿音色一绝。近来，AI语音赛道突然热闹起来。一个多月前，一个号称「开源语音TTS天花板级别」的ChatTTS爆火。火到什么程度呢？仅三天时间就在GitHub狂揽9.2kStar量，还一度登顶GitHubTrending榜首并连续霸榜。没多久，字节也推出一款类似项目Seed-TTS，喊出的口号同样是「生成自然真实的语音」。这几天，这一赛道又闯进新玩家——FishSpeech。据悉，该模型经过15万小时的数据训练，已熟练掌

人工智能 573 2024-07-15 20:44:38
人人可做提示工程师！Claude上新：一键生成、测试和评估prompt

不会写prompt的看过来。在构建AI应用时，prompt质量对结果有着重大影响。但制作高质量的prompt具有挑战性，需要研究者深入了解应用需求，并具备大型语言模型方面的专业知识。为了加快开发速度并改善结果，AI初创公司Anthropic简化了此流程，可以让用户更轻松地制作高质量的prompt。具体来说，研究者为AnthropicConsole添加了新功能，可以生成、测试和评估prompt。Anthropic提示工程师AlexAlbert表示：这是他们过去几周投入了大量工作才得到的成果，现在C

人工智能 745 2024-07-15 20:13:31
主打个性化体验，留住用户全靠AIGC？

1.购买商品前，消费者会在社交媒体上搜索并浏览商品评价。因此，企业在社交平台上针对产品进行营销变得越来越重要。营销的目的是为了：促进产品的销售树立品牌形象提高品牌认知度吸引并留住客户最终提高企业的盈利能力大模型具备出色的理解和生成能力，可以通过浏览和分析用户数据为用户提供个性化内容推荐。《AIGC体验派》第四期中，两位嘉宾将深入探讨AIGC技术在提升「营销转化率」方面发挥的作用。直播时间：7月10日19:00-19:45直播主题：留住用户，AIGC如何通过个性化提升转化率？第四期节目邀请到两位重

人工智能 724 2024-07-15 18:48:52
深度解析RAG大模型知识冲突，清华西湖大学港中文联合发布

AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年，本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文章的作者为清华大学交叉信息院二年级硕士生许融武和一年级博士生祁泽涵，他们也是本篇综述的的主要作者。随着人工智能和大型模型技术的迅猛发展，检索增强生成（Retrieval-A

人工智能 859 2024-07-15 18:44:12
换了30多种方言，我们竟然没能考倒中国电信的语音大模型

不管你来自哪个城市，相信在你的记忆中，都有自己的「家乡话」：吴语柔软细腻、关中方言质朴厚重、四川方言幽默诙谐、粤语古雅潇洒……某种意义上说，方言不只是一种语言习惯，也是一种情感连接、一种文化认同。我们「上网冲浪」遇到的新鲜词汇中，有不少就是来自各地方言。当然，有些时候，方言也是一种交流「壁垒」。在现实生活中，我们经常会看到方言导致的「鸡同鸭讲」，比如这个：如果你关注最近科技圈的动态就会知道，当前的AI语音助手已经能达到「实时回复」的水准，甚至比人类反应还快。而且，AI已经能够充

人工智能 1127 2024-07-15 17:44:57