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使用测序 (scATAC-seq) 技术对转座酶可及的染色质进行单细胞测定，可在单细胞分辨率下深入了解基因调控和表观遗传异质性，但由于数据的高维性和极度稀疏性，scATAC-seq 的细胞注释仍然具有挑战性。现有的细胞注释方法大多集中在细胞峰矩阵上，而没有充分利用底层的基因组序列。
AI教母李飞飞，创业了！ 最新消息，斯坦福大学教授李飞飞正在建立一家AI公司，已完成种子轮融资。
在过去一年中，通义千问系列模型持续开源。
万万没想到，与任务无直接关联的多模态数据也能提升Transformer模型性能。
本文介绍了如何从头开始建立一个只有AI智能体的公司，包括需求分析、软件开发、角色设定等步骤。
我有一个朋友，中年被裁、股市爆仓、子女厌学……但是他毫不气馁，不怨天地，每天除了钓鱼、打游戏，剩下的时间都用来积极思考新的创业良机。
“预测下一个token”被认为是大模型的基本范式，一次预测多个tokens又会怎样？
全球AIGC应用浪潮下，怎样将大模型产品以一种更贴近消费者的形式融入生产力工具？
尽管蛋白质结构预测取得了重大进展。但对于 80% 以上的蛋白质，迄今为止尚未发现小分子配体。识别大多数蛋白质的小分子配体仍具有挑战性。
传统的 3D 重建算法需要不同视角拍摄的多张图片作为输入从而重建出 3D 场景。近年来，有相当多的工作尝试从单张图片构建 3D 场景。然而，绝大多数此类工作都依赖生成式模型（如 Stable Diffusion），换句话说，此类工作仍然需要通过预训练的生成式模型推理场景中的 3D 信息。