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从古至今，人类从未停止过与疾病的抗争，一款新药的出现可能挽救成千上万的生命，甚至还会延长人类的整体寿命。
Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →[链接]
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。
「明年我们去法国接甲骨文回家」，2024 年 12 月下旬，安阳师范学院甲骨文信息处理教育部重点实验室的研究人员远赴法国，与法国国家图书馆等 4 家甲骨文收藏机构签订合作协议，将以数字化形态将已经远离故土许久的甲骨文文化遗产「接回家」。
蛋白质作为生命的「工作分子」，其结构与功能研究需要耗费大量时间与资源，但 AI 技术的引入彻底改变了这一局面。通过深度学习模型，研究人员可以快速预测蛋白质的三维结构，还能设计功能性新型蛋白质，甚至揭示基因与疾病之间的隐藏关联。这一革命性突破，不仅吸引了全球资本的密切关注，也激发了众多初创企业在 AI 驱...
当今，医疗资源紧张是困扰全球医疗系统的长期性问题，「医生荒」在基础保健和全科医学领域尤为突出。世界卫生组织预计，到 2030 年，全球将有 1,500 万医务工作者的缺口。而在中国，根据国家统计局和卫生健康委员会的数据，尽管中国的整体医生数量逐年增长，但一些偏远地区和乡村地区的医生数量远远不足。
Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境，以高效编写自定义 DNN 计算内核，并能够在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。
「Meet AI4S」系列直播第 6 期将于 1 月 15 日 19:00 准时开播，HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟，他本次分享的主题是「AlphaFold3 王座未稳，来自学术界的反超：基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测」。
自 2004 年开源发布以来，LAMMPS 在材料建模领域得到了广泛应用，其全称为 Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator，由美国 Sandia 国家实验室开发。
去年 11 月，腾讯推出 Hunyuan3D 生成模型，是业界首个同时支持文字和图像生成 3D 的开源大模型。紧接着不到一个月，微软便发布了全新框架 TRELLIS，加入 3D 资产生成领域的竞争中。TRELLIS 支持多格式输出，包括辐射场、3D 高斯和网格，为不同需求提供最大灵活性。
2024 年尾，国际人工智能顶会「第 39 届人工智能年会」(The 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2025) 公布了本届大会论文录用结果，最终在收到的 12,957 篇投稿中，有共计 3,032 篇论文脱颖而出被收录，录取率仅为 23.4%。
Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →[链接]
触觉感知是智能机器人和人机交互的重要能力之一，但如何实现高精度、快速响应的触觉传感仍然面临诸多挑战。传统触觉传感器在力的测量中往往受到信号耦合的限制，难以准确分辨法向力与切向力。同时，由于传感单元分辨率的限制，触觉感知的空间分辨率也受到制约。基于柔性磁膜的自解耦及超分辨率触觉传感技术，为这些问题...
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
2012 年，在传说中的「末日之年」，移动互联网迎来了爆发期。随着 3G 网络的普及、智能手机价格下探，加之微信、米聊为代表的类通信应用以及电商、支付类的迅速崛起，该领域实现了新一轮增长。作为各类创新应用的基础，通信产业发展前景一片向好。
12 月 28 日，上海已经进入初冬，寒冷的天气也抵挡不住大家的热情，现场座无虚席，交流氛围浓烈，从行业挑战到技术创新，从应用场景到落地成果，讲师与观众围绕 AI 编译器展开了一场深刻的「华山论剑」。
Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境，以高效编写自定义 DNN 计算内核，并能够在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。
「Meet AI4S」系列直播第 6 期将于 1 月 15 日 19:00 准时开播，HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟，他本次分享的主题是「AlphaFold3 王座未稳，来自学术界的反超：基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测」。
