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18个月,开创AI药研先例,Insilico公开其首款AI药物研发全过程,登Nature子刊
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Nature子刊 | KAUST团队训练大语言模型,进行作为近似语义蕴涵的蛋白质功能预测
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AI4Science与LLM的碰撞:生物分子+文本的联合建模,人大高瓴、微软、华科、中科大团队最新综述
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可训练24万亿参数的大模型,Cerebras 推出其下一代晶圆级 AI 芯片
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准确性比AlphaFold2高6倍,Basecamp推出AI模型BaseFold,蛋白结构预测新突破
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如何把大量物理知识塞给AI?EIT和北大团队提出「规则重要性」概念
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Nature子刊综述:储层计算未来的新机遇和挑战,华为联合复旦等发布
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兼具精度与效率,微软基于AI的新电子结构计算框架M-OFDFT登Nature子刊
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更全面、更准确的方法,佐治亚理工学院团队用DL对scRNA-seq数据进行批次效应和条件效应建模
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量子计算新进展,腾讯量子实验室设计新算法进行量子近似优化
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用基于结构的突变偏好进行蛋白质设计,加州大学、MIT、哈佛医学院团队开发了一种无监督方法
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· 8 月前 ·
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计算蛋白质工程最新SOTA方法,牛津团队用密码子训练大语言模型
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加速药物重新定位再利用,中南大学团队开发基于自适应图卷积网络的新方法
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70 亿参数训练,从DNA、RNA、蛋白质到全基因组,生物学通用大模型新标杆
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AlphaFold 预测细菌生存所需的 1402 种蛋白互作,最完整的细菌必需相互作用图谱
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