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生命科学ai的scaling 刚刚开始: 8月11日,UCLA/CNSI报道了UCLA生物工程教授Jason Zhang的重大突破:利用生成式AI从零设计自然界从未出现过的蛋白质序列,专门瞄准传统“不可成药”的无序蛋白(IDPs/IDRs)。 报道中称团队一次实验可测试约2万个AI生成的候选蛋白,用全新折叠的binder“强制”无序蛋白进入有序状态,从而打开治疗窗口。 这次突破意义重大:人类蛋白质组约30%–50%含有无序区域,传统药物几乎只覆盖有稳定口袋的结构化蛋白,仅覆盖人类蛋白质组的一小部分。 攻克无序靶点相当于打开另一半可成药空间,能阻断疼痛信号、溶解淀粉样纤维、干扰癌症通路,既可作为治疗候选,也可作为诊断与研究工具。 这标志着药物发现从“结构化少数”迈向“动态多数”的范式转变,有望为阿尔茨海默、帕金森、多种癌症等长期缺乏有效疗法的疾病带来新希望。 这是一次将药物发现从“结构化少数”扩展到“动态多数”的范式转变,显著拓宽了药物发现的疆域。 而生成式AI正是这样的转变的底层驱动。
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mRNA 疫苗算法对黑色素瘤的突破,AIDO Cell 对全细胞动态演化,twst这次财报大超 这三个看似分散的事件在同一时期共振,说明AI 驱动的生命科学(AI for Bio)已经跑通了“算法设计-虚拟仿真-高通量物理制造”的工业化商业闭环。 生命科学正在复刻半导体产业的演化路径——从手工作坊式的试错,演进为分工明确的“无晶圆厂设计(Fabless)+ EDA 仿真 + 晶圆级代工(Foundry)”标准产业链。
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两个AI科学家离职2000亿市值灰飞烟灭 谷歌的遭遇 你想想,人才有多珍贵
Anthropic的顶尖AI科学家 安德烈·卡帕西 极大可能也失去了Fable 5 的访问权限。 卡帕西是vibe coding 这个概念最早的提出者, 曾经入选了时代周刊 AI 领域 100 位最具影响力人物,OpenAI曾经的创始人之一。 但他不是美国人,所以大家都猜测他也是这次风波的受害者之一,但Anthropic对这件事拒绝发表意见。
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张小珺的播客成了中国顶尖AI科学家们展示自己的最大展台了。
This episode features an interview with Yao Shunyu @ShunyuYao14 , Research Scientist at Google DeepMind. Yao has held research scientist roles at both Anthropic and Google DeepMind, contributing to the development of key models including Claude 3.7, 4.5, and Gemini 3. Yao Shunyu is not your typical nerd. Every now and then, he’ll catch you off guard with a flash of irreverence. “None of the old guard are your relatives — so if you think someone’s being dumb, they’re just being dumb. Say it. No big deal.” (laughs) “Everyone’s a surfer now, but what really matters is the wave — not the person riding it.” “AI doesn’t actually require that much brainpower — I mean it genuinely doesn’t — most of this is work any undergrad could do. The most important quality in this industry is reliability: being meticulous, and taking responsibility for what you put out.” “You don’t need to worry too much about ruffling feathers with your opinions. As long as your views are internally consistent — not just taking random shots at people, but grounded in your own genuine understanding — there are objective standards for how you’re doing in this field. People will respect you for it.” Let us have a little fun with this one! 😄​​​​​​​​​​​​​​​​
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对了,Meta在AI研究员圈子里疯狂砸钱挖人的结果,还有一个很微妙的结构变化,那就是: Yann LeCun,Meta的首席AI科学家,图灵三巨头之一,卷积神经网络的创造者,64岁的大牛,现在,事实上,要向Meta新任命的AI一把手,之前从事数据标注的,28岁的MIT辍学生Alexandr Wang,汇报。 在大浪袭来的当口,资历、辈分、荣誉这些通通都被撇开了。 很多人在推上「关心」Yann LeCun的感受,他老人家倒是圆得心平气和,觉得自己本来就应该待在学术岗位上,老板是谁并没有那么重要。 也有预测Yann LeCun会在一年内辞职的猜测,除了诛心的原因之外,还和Yann LeCun本人其实一直对这波大模型的发展方向持负面态度有关,如果他坚信Meta豪赌的架构是错的,那么工作起来势必更加难受。
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前 OpenAI 研究科学家田永龙已确认加入腾讯混元团队,未来将参与视觉语言模型相关研发。 田永龙本科毕业于清华大学,在麻省理工学院(MIT)获得博士学位,曾先后在谷歌研究院(Google Research)、Google DeepMind 担任高级研究科学家,主要研究计算机视觉与生成式模型。 这是腾讯混元继去年十二月招募首席 AI 科学家姚顺雨后,引入的又一位顶尖华人 AI 研究员。
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15个值得关注的AI账号: 1. @karpathy 他的推文创造的LLM叙事,你两个月后会在LinkedIn上看到。 2. @fchollet 发布关于智能、基准和AI局限的深思熟虑研究。Keras创始人+ARC-AGI。 3. @ylecun 深度学习先驱、Meta首席AI科学家;大局观研究和评论(还有drama)。 4. @AndrewYNg AI教育传奇;实用ML建议、课程和真实应用。 5. @rasbt 发布实用ML/LLM实现、'从零开始构建'教程和书籍。 6. @dair_ai 每周ML/AI论文线程和易懂的研究解读(高质量信息流)。 7. @lilianweng 前OpenAI员工,Lil'Log风格线程优质。深度LLM研究分解。 8. @jeremyphoward 发布有趣的AI/加密新闻观点,致力于民主化实用深度学习教育。 9. @simonw 实用LLM工具、观点、实验、提示词和工程分解。Django联合创始人。 10. @_akhaliq 精选最新arXiv论文、模型发布和开源AI项目。 11. @ID_AA_Carmack AGI/低级优化观点,让你重新思考问题。 12. @gwern 高质量长篇AI研究笔记和论文。 13. @goodside LLM评估、提示词研究和真实能力测试。 14. @drfeifei 计算机视觉先驱;以人为中心的AI和空间智能研究。 15. @demishassabis 跟踪他的工作9年了。Demis是我对抗谷歌用AI滥用权力的希望。DeepMind CEO。 告诉我遗漏了谁,保存以备未来参考
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想建立高质量的AI信息流,从这15个账号开始! 这 15 个账号基本覆盖了: 研究 工程 教育 开源 产品 AGI 思考 AI 真实能力评测 @karpathy 他的推文经常提前定义 LLM 叙事。很多你两个月后在 LinkedIn 上看到的 AI 话题,可能他早就讲过了。 @fchollet Keras 作者,ARC-AGI 提出者。经常分享关于智能、本质能力、Benchmark 和 AI 局限性的深度思考。 @ylecun 深度学习先驱,Meta 首席 AI 科学家。观点很宏观,也经常有对 AI 研究路线的批判和讨论。 @AndrewYNg AI 教育领域的传奇人物。内容非常实用,覆盖机器学习建议、课程、产品落地和真实世界应用。 @rasbt Sebastian Raschka,经常分享实用 ML / LLM 实现、“从零构建”教程,以及相关书籍内容。 @dair_ai 高频更新 ML / AI 论文线程,用通俗方式拆解前沿研究,适合快速跟进 AI 进展。 @lilianweng 前 OpenAI 成员。她的 Lil’Log 风格内容非常值得看,擅长深入拆解 LLM 研究和技术细节。 @jeremyphoward 经常分享 AI / Crypto 相关观点,也长期推动实用深度学习的普及和大众教育。 @simonw Django 联合创始人。聚焦实用 LLM 工具、实验、提示词、Agent 和工程实践拆解。 @_akhaliq 持续整理最新 arXiv 论文、模型发布、开源 AI 项目和研究动态,信息流非常快。 @ID_AA_Carmack 关注 AGI 和底层优化问题,很多观点能让你重新思考“智能”和“工程”的本质。 @gwern 高质量长文作者,擅长 AI 研究笔记、深度 essays 和长期主义视角的技术观察。 @goodside 专注 LLM 评测、提示词研究和真实能力测试,经常能看到非常细的模型行为观察。 @drfeifei 计算机视觉先驱,关注以人为中心的 AI、空间智能和未来 AI 研究方向。 @demishassabis Google DeepMind CEO。长期关注通用 AI 的未来方向,也是理解 DeepMind 路线的重要窗口。 大家还有要补的吗?评论区👇👇👇👇
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