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字节跳动发布SeedFold,蛋白质结构预测相关多任务超越谷歌AlphaFold 3,揭示大模型缩放新秘诀
字节跳动Seed团队推出新一代折叠模型SeedFold,在多个蛋白质相关任务性能上超越谷歌AlphaFold 3。该研究为有效缩放生物分子基础模型提供新思路,推出加宽模型、线性三角注意力等方法。
当人形机器人还在画饼,这家公司已用“带大脑的机械臂”实现批量落地 | 甲子光年
当资本热捧人形机器人时,微亿智造已率先将工业具身智能规模化落地。其‘创TRON’机器人解决多行业痛点,实现降本增效,落地版图不断扩大,还构建技术护城河,未来将迈向群体智能。
4D空间智能:AI如何一步步「看懂」时空结构?一篇综述解析通往四维世界的五大层次
4D空间智能重建整合静态场景与时空变化,构建含时间维度的空间表征系统。南洋理工等高校研究者调研该领域,提出按建构深度分五层的新视角,展现AI认知从基础到高阶的进化路径。
JCP | 浙江大学边鑫等:基于 PINNs 的非结构自适应网格细化:面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略,用物理信息神经网络(PINNs)整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比,显示该策略能平衡计算精度与成本,但有额外计算开销。
大模型结构化推理优势难复制到垂直领域!最新法律AI评估标准来了,抱抱脸评测集趋势第一
多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam,它含4886道题,每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难,LEXam引入评估新模式,还对不同模型做了测试。
π0.7的泛化能力有多强?零样本纯靠口述就能用空气炸锅,演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日,美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力,借助多模态提示框架,能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色,有望推动具身智能发展。
Kimi K2基于DeepSeek V3构建
从Hugging Face模型配置文件可知,月之暗面未设计全新模型结构,而是选Deepseek V3作基座模型,用自身高质量数据、独特方法做大量‘微调’和‘后训练’。
好哇,缩短了设计与代码之间的差距。
Cursor更新可视化编辑器,输入`@Browser`即可使用。可拖动页面元素改结构,用控件调样式,还能描述更改内容、测试组件状态,缩小设计与代码差距,比Claude Code更便捷。
使用 GPT-5 进行编程的六个技巧
OpenAI给出使用GPT - 5编程的6个提示技巧,如指令准确无冲突、选对推理力度、用类XML语法结构化规则等,还提供了详细提示技巧的参考链接。
小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL,能力提升30%
小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL,能力提升30%。它能完成输入视觉回答问题、做几何体等任务,重点解决多模态推理、视觉理解及与人类偏好对齐问题,介绍了模型结构、训练阶段等内容。