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    MIT 团队利用大模型筛选 25 类水泥熟料替代材料,相当于减排 12 亿吨温室气体

    水泥生产是全球温室气体(GHG)排放的主要来源之一,其排放量占全球人为 GHG 排放的 6% 以上。这一环境负担主要源于水泥熟料的生产过程,包括高温(>950°C)煅烧石灰石(CaCO₃→CaO+CO₂)的化学反应,以及高能耗的工艺要求。随着全球基础设施需求的增长和人口扩张,据麻省理工团队论文介绍,预计到 2050 年水泥产量将...

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    山东理工大学等构建 PlantLncBoost 模型,跨物种 lncRNA 预测准确率最高达 96%

    在植物科学领域,长非编码 RNA(lncRNA)的研究正逐渐成为焦点。 2020 年发表的一篇关于植物 lncRNA 研究的论文指出,lncRNA 在植物的生长发育和环境适应过程中发挥着关键作用。例如,有研究发现,某些 lncRNA 能够通过与蛋白质相互作用来调控植物的开花时间,从而影响植物的繁殖策略。这种精细的调控机制对于理解植物如...

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    【Triton 教程】triton_language.cat

    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。

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    从石英到铁电材料,哈佛大学提出等变机器学习框架,加速材料大规模电场模拟

    计算材料科学作为现代材料科学领域的前沿研究方向,承担着解析材料微观结构与预测宏观性能的关键使命。该学科以第一性原理为基石,基于量子力学等基础物理定律,致力于精确预测真实材料的可实验测量性质,从而深入理解材料在外部刺激下的响应机制。这些响应特性涵盖线性、非线性及耦合效应,是决定电介质、铁电体、多铁...

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    在线教程丨OpenAudio S1基于200万小时音频数据训练,深刻理解语音细节

    近年来,TTS(Text-to-Speech,文本转语音)模型经历了从拼接式语音合成到统计参数合成,再到神经网络 TTS(Neural TTS)的迭代,在技术层面呈现出端到端、模块融合的趋势,在应用层面呈现出多语言、高自然度、丰富情感变化的效果升级。

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    基于 8.6 万蛋白质结构数据,融合量子力学计算的机器学习方法挖掘 69 个全新氮-氧-硫键

    在细胞这个「工厂」中,氮-氧-硫(NOS)键就像一个可逆的「智能开关」,能够根据环境中的氧化还原变化调节酶活性。 2021 年,来自德国哥廷根乔治奥古斯特大学的团队,通过研究淋病奈瑟氏球菌的转醛醇酶,发现了存在于赖氨酸和半胱氨酸之间的 NOS 键。这项研究超越了单一病原体和酶的研究范畴,为跨学科的蛋白质科学、药...

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    入选 ICML 2025,清华/人大提出统一生物分子动力学模拟器 UniSim

    清华大学刘洋老师组、人民大学高瓴人工智能学院黄文炳老师组共同提出了一种统一的生物分子时间粗化(time-coarsened)动力学模拟器 UniSim 。该方法在大量 3D 分子结构数据上通过去噪 + 力场混合预训练获得统一的全原子表示模型,基于随机差值(stochastic interpolant)生成式框架学习分子在长时间步长下的转移向量场(...

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    活动预告 | AMD/沐曦/字节/北京大学/上海创智齐聚北京,从底层编译到场景应用的多视角探索

    在 AI 变革千行百业的时代,一场关于效率、可部署性与算力可持续性的技术革命正悄然发生。作为承上启下的关键中间件,AI 编译器串联起了底层硬件与上层应用。无论是已在业界广泛应用的 TVM,还是近年来快速崛起的 Triton,亦或是今年年初才崭露头角的算子编程语言 TileLang,编译技术已不仅仅是让模型「跑得起来」的基本...

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    8k长序列建模,蛋白质语言模型Prot42仅利用目标蛋白序列即可生成高亲和力结合剂

    蛋白质结合剂(如抗体、抑制肽)在疾病诊断、成像分析及靶向药物递送等关键场景中发挥着不可替代的作用。传统上,高特异性蛋白质结合剂的开发高度依赖噬菌体展示、定向进化等实验技术,但这类方法普遍面临资源消耗巨大、研发周期冗长的挑战,且受限于蛋白质序列组合复杂性的固有瓶颈。

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    获1.3亿美元融资,NewLimit利用机器学习指导,延长人类健康寿命研究已有初级成果

    盛年不重来,一日难再晨。一直以来,「时间」似涓涓流水,永不停息且难以逆转, 时光流转所带来的衰老困扰着一代又一代人。古有秦始皇、汉武帝、唐太宗等伟大帝王寻仙问道追求长生,亦有传说中的亚瑟王圣杯得之即可返老还童。当时代的指针落在 21 世纪,随着人们对于生命科学的研究不断深入,虽然已经鲜有人提及「永生」...

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    覆盖2亿分子质谱图,捷克科学院发布DreaMS模型,构建全球最大规模质谱数据集GeMS

    据统计,人类目前所探索的天然小分子化学空间尚不足其总量的 10%,而非靶向代谢组学实验中,超过 90% 的质谱图因缺乏可靠的注释而沦为「数据废墟」。

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    AI 编译器技术沙龙丨AMD/北京大学/沐曦/上海创智齐聚北京,TVM/Triton各展所长

    在 AI 变革千行百业的时代,一场关于效率、可部署性与算力可持续性的技术革命正悄然发生。作为承上启下的关键中间件,AI 编译器串联起了底层硬件与上层应用。无论是已在业界广泛应用的 TVM,还是近年来快速崛起的 Triton,亦或是今年年初才崭露头角的算子编程语言 TileLang,编译技术已不仅仅是让模型「跑得起来」的基本...

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    深度强化学习赋能城市消防优化,中科院团队提出DRL新方法破解设施配置难题

    在城市建设与发展中,地理空间优化至关重要。从工业园区选址,到公共服务设施布局,它都发挥着关键作用。但传统求解方法存在诸多局限,如今,深度学习技术为其带来了新的转机。

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    一键部署丨DeepSeek-R1 新版本小幅升级便登顶开源王座,多项评测超越 Qwen3

    近日,DeepSeek 官宣其 R1 模型进行「小幅」版本升级,发布 DeepSeek-R1-0528 。在此次更新中,DeepSeek R1 通过提升计算资源配置并在后训练阶段引入算法优化机制,显著提升了其推理能力。该模型在数学、编程与通用逻辑等多项基准评测中表现出色,全面超越了 Qwen3-235B 和 DeepSeek-R1,堪称是「跨越一小步」便登顶开源...

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    内含教程丨微软Aurora计算速度提升5000倍,可预测极端天气/空气质量/海浪/气旋路径等

    随着全球气候变化和自然灾害频发,精确可靠的地球系统预测对于减轻灾害影响、支持人类社会进步都至关重要。传统的数值模型虽然功能强大,但计算成本极高,限制了其广泛应用。近年来,人工智能在环境预测领域展现出巨大潜力,特别是在提高预测性能和效率方面。然而,在地球系统多个关键领域,AI 的潜力仍未得到充分探索。

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    华中科技大学提出融合策略 AI 模型,实现多中心、跨专科感染性休克死亡风险的精准预测

    感染性休克(又称脓毒性休克)是指由脓毒症引发的严重循环障碍和细胞代谢紊乱的综合征,在临床表现上可以视为脓毒症发展的「终末阶段」。感染性休克具有极高的病死率,也是目前重症监护病房最致命的疾病之一。根据一项基于英国国家级重症监护数据库的研究报告显示,感染性休克患者的住院死亡率可高达 55.5% 。

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    【TVM 教程】开发环境中加入 microTVM

    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]

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    融合蛋白质语言模型和图像修复模型,麻省理工与哈佛联手提出PUPS ,实现单细胞级蛋白质定位

    蛋白质亚细胞定位(subcellular localization of a protein)是指蛋白质在细胞结构中具体的定位情况, 这对蛋白质行使其生物学功能至关重要。举个简单例子,如果把细胞想象成一个庞大的企业,其中细胞核、线粒体、细胞膜等对应总裁办、发电部、门岗等不同的部门,那么只有对应的蛋白进入正确的「部门」才能使其正常工作...

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    【Triton 教程】triton_language.tensor

    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。更多 Triton 中文文档可访问 →[链接]

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    【TVM 教程】创建使用 microTVM 的 MLPerfTiny 提交

    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]

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2019年07月18日 加入
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