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本文转载自机器之心 从微观世界的分子与材料结构、到宏观世界的几何与空间智能,创建和理解 3D 结构是推进科学研究的重要基石。3D 结构不仅承载着丰富的物理与化学信息,也可为科学家提供解构复杂系统、进行模拟预测和跨学科创新的重要工具。如何准确且高效地构建 3D 模型、理解和生成 3D 世界正在成为 AGI、AI for Science、具身智能三大 AI 热门领域共同关注的焦点。而随着 AI 技术的发展,大型语言模型(LLM)与大型多模态模型(LMM)那强大的自回归下一 token 预测能力也已经在开始被用于创建和理解 3D 结构。基于此,我们看到了 AI for Science 的新可能。 近日,一个开创性的此类大模型诞生了! 它名为 Uni-3DAR ,来自 深势科技 、北京科学智能研究院及北京大学,是一个通过自回归下一 token 预测任务将 3D 结构的生成与理解统一起来的框架。据
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