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虽然多模态大模型都能挑西瓜了，但理解复杂文档方面还是差点意思。

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数学领域，以其廉价的数据及问题的严谨性，成为了人工智能辅助发现的理想试验场，但唯有人类自己，才能区分出好猜想和坏猜想。

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刚刚，Anthropic 宣布在理解人工智能模型内部运作机制方面取得重大进展。

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AI科学家用深度学习探索现实本质，追求全局最优解。

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大语言模型可谓是迄今为止对人类行为最大的建模，如何借助大语言模型工具，让科技发展更好地应用到真实人类社会中去？从哈佛物理系到大语言模型结合社会学和经济学的研究，朱科航的思考路径，聚焦在对人类行为的深度学习和理解。在开始今天阅读之前，大家不妨先猜一猜，大语言模型之前人类应用最广的 TOP2 机器学习是什么？Enjoy

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预训练语言模型在分析核苷酸序列方面显示出了良好的前景，但使用单个预训练权重集在不同任务中表现出色的多功能模型仍然存在挑战。

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本次公布的获奖论文中，有多位华人作者。

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在大型语言模型的训练过程中，数据的处理方式至关重要。

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AI究竟可以多大程度提升创新药开发成功率，近日波士顿咨询（BCG）在《 Drug Discovery Today 》上一篇论文给出了答案

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「如果这可以重现的话，这就是我们所知的世界末日！功能建模的新时代已经开始。」欧洲分子生物学实验室（EMBL）的科学家 Jan Kosinski 发推文表示。他在 AlphaFold 3 发布后，立刻用它做了一系列简单的测试，并把相关结果发在了 X 上。