slug
summary
tags
icon
password
该日报由AI生成，制作方法：https://www.youtube.com/watch?v=0Y7FDoWolD4 【微信:ailinplus】
⏩太全了！苹果上新视觉模型4M-21，搞定21种模态
该研究介绍了一种任意到任意模态的视觉模型4M-21，该模型可以完成多种任务和模态，并且不会损失性能。研究者通过在数十种高度多样化的模态上进行训练，并对大规模多模态数据集和文本语料库进行协同训练，提高了模型的能力。该研究在模态、多样性、tokenization、扩展和协同训练等方面扩展了现有模型的功能。实验结果表明，4M-21具有多模态生成、多模态检索和开箱即用等能力，并在迁移实验中取得了良好的性能。
⏩昆仑万维携手南洋理工大学抢发Q*算法：百倍提升7B模型推理能力
该文章介绍了昆仑万维携手南洋理工大学开发的Q*算法，该算法能够显著提升现有大模型的推理能力。通过将大语言模型的推理轨迹分解为若干个状态，并利用A*搜索算法进行最佳优先搜索，实现了对复杂推理任务的全盘规划。实验结果表明，Q*能够帮助小模型达到参数量比其大数十倍、甚至上百倍模型的推理能力，大幅提升了小模型的性能，并显著降低了计算资源的需求。
⏩OpenAI停服，国产大模型免费用！开发者Token自由实现了
OpenAI停服，国产大模型免费用！开发者Token自由实现了。文章介绍了OpenAI终止对中国提供API服务的消息，并推荐了一站式大模型API平台SiliconCloud，该平台提供了Qwen2、GLM4、Yi1.5等顶尖开源大模型的永久免费使用。文章还介绍了SiliconCloud的优势，包括支持多种顶尖大模型、响应速度快、价格亲民等。同时，文章提到了硅基流动团队的性能优化工作，使得SiliconCloud的输出速度更快。
⏩比传统方法高30倍，中国科学院团队Transformer深度学习模型预测糖-蛋白质作用位点
中国科学院团队开发了一种深度学习模型 DeepGlycanSite，能够准确预测给定蛋白质结构上的糖结合位点。DeepGlycanSite 将蛋白质的几何和进化特征融入具有 Transformer 架构的深度等变图神经网络中，其性能显著超越了之前的先进方法，并能有效预测各种糖类分子的结合位点。该研究发表在《Nature Communications》上，对于糖结合位点预测具有重要价值，并可以深入了解具有治疗重要性蛋白质的糖类调节背后的分子机制。
⏩比原始材料强8倍，清华、武汉理工团队用AI筛选高熵电介质材料
清华、武汉理工团队利用AI筛选高熵电介质材料，提高了储能性能。他们基于相场模拟和有限的实验数据，提出了一种生成学习方法，用于加速在超过10^11种组合的无限探索空间中发现高熵介电材料。研究结果表明，所制备的高熵陶瓷电介质薄膜在能量密度和击穿强度方面均显著优于传统材料，特别是C-3薄膜在5104 kV/cm的电场下能量密度达到156 J/cm^3，是原始材料的8倍。该研究为设计高熵介电材料提供了一种有效且创新的途径，具有重要的应用潜力。
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com/article/6f993f3e-1950-4cf2-923f-a3a39b77b905
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。