「合成生物学」共找到 217 篇相关文章
全球首个AI基因组诞生,35亿年生命代码重编程!生物学迎「ChatGPT时刻」
斯坦福联手Arc Institute,以噬菌体ΦX174为模板,用AI首次生成基因组。16个成功抑制大肠杆菌生长,还能对付耐药菌。这是AI在合成生物学的重大突破,为健康挑战提供新疗法。
肝脏也能“按需定制”?科学家研发新型植入物,让肝组织在体内自己长
哈佛大学怀斯研究所团队研发“BOOST”策略,结合组织工程与合成生物学,创造可在体内远程接收成长指令的工程化肝脏构建体,在动物实验中实现植入后按需扩增,为解决肝脏移植供体短缺带来新希望。
开源播客TTS神器!高效TTS模型:Muyan-TTS,0.33秒生成1秒音频,零样本语音合成!
介绍新发布的开源TTS模型Muyan - TTS,它专为播客场景设计,以超低延迟实现零样本语音合成,预训练大量播客数据,支持长内容连贯生成,还介绍了使用步骤、适用场景等。
Gemini 3预训练负责人警告:模型战已从算法转向工程化!合成数据成代际跃迁核心,谷歌碾压OpenAI、Meta的秘密武器曝光
2025年底大模型“年终决战”,Gemini 3强势突围。其预训练负责人Sebastian Borgeaud指出,谷歌转向“做系统”,AI进入“数据有限”阶段,合成数据等构成未来进化路径,还分享了预训练热点与挑战。
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。
统计可控数据合成!新框架突破大模型数据生成局限,麦吉尔大学团队推出LLMSynthor
麦吉尔大学团队提出新方法LLMSynthor,让大模型成结构感知的数据模拟器,为隐私敏感、数据稀缺场景生成不泄密的高质量替代数据。它通过结构推理、统计对齐等步骤实现,有理论保障,多场景实测效果佳。
首个测试时共进化合成框架TTCS:在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS,不依赖外部标注,通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据,解决测试样本过难导致的训练坍塌问题,实验显示其推理能力提升显著。
精准复刻!字节推出X-UniMotion实现高精度动作模仿合成
字节推出的X-UniMotion代表角色动画技术突破,提供统一运动控制系统,融合先进算法与操作界面,构建强大技术架构,能生成自然流畅角色动作,还介绍了其技术原理、演示对比等内容。
ScreenCoder:视觉-代码对齐新范式,为多模态程序合成开辟道路
前端开发中UI转代码耗时易错,现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架,通过三阶段分工协作实现代码生成,还构建数据引擎推动VLMs进化,实验表现出色,为多模态程序合成开辟道路。
终结数据荒!智源开源首个Deep Research数据合成框架InfoSeek
在大模型深度研究中,高质量数据是短板。近日,智源研究院发布首个面向深度研究的开源数据集InfoSeek,提出「扩散 - 回溯」数据合成方法,用3B模型在基准测试中接近商业模型表现,且数据集可扩容。