「蛋白质结构预测」共找到 960 篇相关文章

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智源悟界·RoboBrain Orca:多模态表征世界模型

智源研究院悟界·RoboBrain Orca团队发布技术报告,探索让模型学习世界表征,从‘预测下一个词’走向‘预测下一状态’。它通过多模态数据学习,经实验验证有效,虽处早期阶段,但提出值得扩展的方向。

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第十一章 Deep Agents 实战——数据分析与报告生成

本章介绍构建营销内容 Agent,能分析产品数据、生成营销文案等。核心技术有结构化输出、多 Skill 水平组合、模拟数据分析。还对比传统营销与 Agent 流程,展示结构化输出优势及数据驱动决策方法。

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近期,谷歌发了两篇Agent Scaling论文,有点东西

2025年LLM社区有Test - Time Scaling和Agent化两条主线,但‘更多agent是否更好’无人能定量回答。谷歌两篇论文将agent scaling拆成可预测、可度量的科学问题,涉及预算感知和多agent盈亏平衡点。

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大模型如何准确读懂图表?微软亚研院教它“看、动手、推理”

多模态大模型处理结构化图像有误差放大、推理难等问题。微软亚洲研究院等提出PixelCraft,以高保真图像处理与非线性多智能体推理为支柱,提升结构化图像理解性能,在多基准上有增益。

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谷歌AlphaGenome横空出世!40亿年生命代码一键破解,或再夺诺奖

谷歌DeepMind发布AlphaGenome,可一次读取100万个DNA碱基,预测基因突变。它以长DNA序列为输入,预测数千种分子特性,克服了现有模型在序列长度和分辨率间的取舍问题,有望推动生物学研究和新疗法诞生。

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华为超树HTP:不写示例、不调PDDL,AI规划约束通过率飙升62.6%

文章介绍华为超树HTP,它是完全自主、可泛化的推理新范式。能让LLM在超树结构上完成规划,不依赖人工示例和外部规划器,在复杂规划benchmark上实现SOTA准确率并降低token成本,还阐述其原理、创新点及应用实例。

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MinerU又开源了!这次专治OCR跨页失忆症

文档解析领域,MinerU团队开源了专门给OCR结果做“后处理”的4B小模型MinerU - Popo。它能把碎成一页一页的OCR结果重新拼成文档级结构,解决了当前OCR跨页逻辑断裂问题,且效果和成本优势突出。

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上帝视角!DeepMind提前5天锁定Melissa,强度预报不再靠天

飓风Melissa来临前,DeepMind算法提前5天预言其强度变化。该模型用两类数据训练,能生成多种未来场景,在路径和强度预测上优于传统模型,已被NHC投入实战,但AI不能理解灾难,人类仍需做决策。

新智元
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AI 3 秒给你一本书的摘要,我为什么还要花 10 小时读完

本文探讨AI时代读书投入产出比变化。指出很多书不必读完,印刷术与AI影响不同,AI降低加工成本,但认知成本省不掉。读书收益分信息和结构两部分,结构无法外包,选书能力也更重要。

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企业软件底层逻辑脱胎换骨:从席位订阅到决策订阅,下一个万亿公司属于这类玩家

大模型落地进入深水区,企业级软件底层逻辑发生“脱胎换骨”变化。以特赞提出的GEA架构为例,企业软件竞争从模型能力转向认知结构,价值结构、引力中心等都在改变,软件订阅也从席位转向决策。

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