
OpenAI用GPT-4b攻克诺奖难题!人体细胞「返老还童」,逆转效率飙升50倍
OpenAI用GPT-4b攻克诺奖难题!人体细胞「返老还童」,逆转效率飙升50倍OpenAI与Retro Biosciences合作,借助定制模型GPT-4b micro成功设计出优化版「山中因子」,大幅提升了成体细胞逆转为多能干细胞的效率。这一成果不仅改进了细胞工程,更展示了AI赋能生命科学研究的全新范式,加速科研进入全新时代。
OpenAI与Retro Biosciences合作,借助定制模型GPT-4b micro成功设计出优化版「山中因子」,大幅提升了成体细胞逆转为多能干细胞的效率。这一成果不仅改进了细胞工程,更展示了AI赋能生命科学研究的全新范式,加速科研进入全新时代。
就在刚刚过去的一天,OpenAI 宣布他们与生物科技初创公司 Retro Bio 合作,研发的新模型 GPT-4b micro,设计出了新型且显著增强的山中因子变体。
GPT-4o蛋白质专用版,已成功改进诺贝尔奖获奖蛋白的变体。 科学家利用GPT‑4b micro成功设计了新型且显著增强的山中伸弥因子变体,将干细胞重编程标记物的表达量提升了50倍。
知情人士透露,作为人工智能热潮中关键基础设施供应商的 Crusoe 能源系统公司,正计划以近 100 亿美元的估值进行新一轮融资。这笔交易将突显支撑 AI 系统运作所需的庞大资源。
Firecrawl 联合创始人兼首席执行官 Caleb Peffer 清楚地记得找到领投 A 轮融资的投资人的那一刻。
在大语言模型(LLMs)领域,自回归(AR)范式长期占据主导地位,但其逐 token 生成也带来了固有的推理效率瓶颈。此前,谷歌的 Gemini Diffusion 和字节的 Seed Diffusion 以每秒千余 Tokens 的惊人吞吐量,向业界展现了扩散大语言模型(dLLMs)在推理速度上的巨大潜力。
上周,一款由AI驱动的CRPG游戏《印格》(Engram)在ChinaJoy上亮相。
本项工作提出了一种全新的生成模型:离散分布网络(Discrete Distribution Networks),简称 DDN。相关论文已发表于 ICLR 2025。
首个开源多模态Deep Research Agent来了。整合了网页浏览、图像搜索、代码解释器、内部 OCR 等多种工具,通过全自动流程生成高质量推理轨迹,并用冷启动微调和强化学习优化决策,使模型在任务中能自主选择合适的工具组合和推理路径。
随手拍的一张图,就能秒变3A级游戏大作?! 刚刚,腾讯全新开源游戏视频生成框架Hunyuan-GameCraft,专为游戏环境设计,让任何人都能轻松搞定游戏制作。