高分时刻!农大博士放出大招连发3篇Nature!
深度神经网络DNN卷积神经网络CNN循环神经网络RNN深度学习常用的loss介绍模型评估与优化方法评估指标:准确率、召回率、F1分数等优化方法:正则化、Dropout等超参数调优超参数对于模型的影响网格搜索、随机搜索基于蛋白和分子图结构的深度学习案例实操c)前沿架构原理及实操TransformerBERTGPTViT第三天蛋...
AI图像革命才刚刚开始
ControlNet是一种神经网络结构,通过添加额外的条件输入来控制现有模型(如StableDiffusion)的输出。它允许用户在生成过程中引入更多的控制信息,包括姿势、深度或边缘检测等,从而精确地引导生成结果,线稿、深度图或语义分割图等均可以作为输入条件。实际上,ControlNet与LoRA的核心思路相似,都是通过旁路网络干预模型输出。不...
谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...
深度神经网络DNN卷积神经网络CNN循环神经网络RNN深度学习常用的loss介绍模型评估与优化方法评估指标:准确率、召回率、F1分数等优化方法:正则化、Dropout等超参数调优超参数对于模型的影响网格搜索、随机搜索基于蛋白和分子图结构的深度学习案例实操c)前沿架构原理及实操TransformerBERTGPTViT第三天蛋...
追问weekly | 过去两周,AI领域有哪些新突破?
CircuitNet是一种脑灵感神经网络架构,旨在通过模拟大脑神经回路的方式,提升多领域任务的性能。传统的神经网络在处理多种任务时尽管表现出色,但通常需要大量的数据和计算资源,且在不同领域之间的迁移能力有限。为了解决这些问题,CircuitNet从大脑中的神经元连接方式汲取灵感,设计了灵活适应的动态连接网络。其神经元模拟了...
如何评价车企端到端能力?
(2)训练模型能力,主要包括智算中心算力、云端训练能力和数据存储能力,训练算力成为运算速度的关键,云架构优化算力编排,数据存储能力决定可训练车端轨迹数据规模;(3)软件开发能力,各家代码并不开源,无法直观评价各家智能驾驶模型。我们集中在车端轨迹数据规模和训练数据能力两个维度,使用研发费用替代软件开发能力。
人类抖M计划:如何造出一个会反叛的机器人?
咱们先暂时忘记《西部世界》,来看看如今真实AI发展到啥水平了(www.e993.com)2024年10月23日。话说,判断一个AI水平高低,不是有个经典方法:图灵测试么?为啥ChatGPT-4出来以后,没人给他测一下呢?其实是有的。2023年底,加州大学圣迭戈分校的几位师傅发布了论文,他们用GPT-3.5和GPT-4模型欺骗对话框对面的人类志愿者,争取让对...
中国AI大模型测评报告:公众及传媒行业大模型使用与满足研究_腾讯...
生成式预训练模型,又称大模型(LargeLanguageModel,LLM)是指通过大量的文本数据进行训练,使用深度学习技术,特别是基于变换器(Transformer)架构的神经网络模型。它们通常具有数十亿甚至上百亿个参数,在广泛的自然语言处理任务中表现出色。大模型的训练涉及大量计算资源和数据,通常由大型科技公司和研究机构开发和维护。
AI经济学 | 第一章:迈入通用模型时代,迎接智能融合浪潮
图表1.6:文本生成的词向量空间蕴含规律示意图注:文本嵌入三维向量空间示意图,向量位置和距离表示了文本背后蕴含的规律,为了方便展示,此图用三维空间示意向量空间。资料来源:GabrielFurnieles,Transformersindepth,2023;中金研究院Transformer架构的通用性潜力为AI迈入通用模型时代打开了大门,进一步加快数字智能和具身智...
AlphaFold3迎来革命性进展!国内大佬手把手教授!|蛋白|蛋白质|多肽...
b.用pymol或chimeraX可视化蛋白质分子体系c.小分子结构的生成与优化:rdkit与GAMESSd.分子动力学模拟轨迹可视化:VMDe.通用序列/结构分析软件包:biopythonf.生物大分子编辑平台:DiscoveryStudiog.位点冲突分析:Frustratomete...
AI Agent深度调研:设计一个QQ机器人
Agent=LLM+记忆能力+规划能力+工具使用能力LilianWeng在她的技术博客《LLMPoweredAutonomousAgents》中给出了对自主智能体(AutonomousAgent)的定义和描述,并给出了如下的智能体架构图:可以看出这里主要包含三个模块:记忆(Memory)、规划(Planning)和工具(Tools),Action是最后的行为体现。