2024年诺贝尔化学奖公布，一半授予大卫·贝克（David Baker），“以表彰在计算蛋白质设计方面的贡献”；另一半则共同授予德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis，谷歌DeepMind 创始人）和约翰·M·詹珀（John M. Jumper），“以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就”。
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4751 点击 2024-10-10 11:23
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2024年诺贝尔化学奖公布，一半授予大卫·贝克（David Baker），“以表彰在计算蛋白质设计方面的贡献”；另一半则共同授予德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis，谷歌DeepMind 创始人）和约翰·M·詹珀（John M. Jumper），“以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就”。
Mila、谷歌DeepMind和微软的研究团队近期联合发布了一项重要研究成果，揭示了LLM在推理能力上存在的显著差异。这项研究不仅挑战了我们对LLM推理能力的认知，也提醒我们在开发AI应用时，LLM的选择上要多考虑一些因素，尤其是需要注意Prompt的敏感性和一致性。
DeepMind最近的研究提出了一种新框架AligNet，通过模拟人类判断来训练教师模型，并将类人结构迁移到预训练的视觉基础模型中，从而提高模型在多种任务上的表现，增强了模型的泛化性和鲁棒性，为实现更类人的人工智能系统铺平了道路。
多个LLM联合，可以迈向更强大系统！最新研究发现，GPT-4能够提升同伴的性能，能够让数学能力暴涨11.6%。
一家刚成立6个月的初创公司Chai Discovery最近发布了能对打甚至超越AlphaFold 3的模型Chai-1，而且放出了模型权重和推理代码。不开源的DeepMind这回还能坐得住吗？
作为谷歌 DeepMind 机器学习团队的重量级人物，Nando de Freitas 曾共同领导开发出了 Imagen 2、Gato、Genie、Griffin、Lyria 等名噪一时的大模型产品。
不必增加模型参数，计算资源相同，小模型性能超过比它大14倍的模型！
在大模型对话框之外，DeepMind 始终坚持做一些独特的工作。
今天，DeepMind又发布了Alpha模型家族的新成员，堪称是「专精版」的AlphaFold，专注于设计蛋白质结合剂，将大幅减少所需的实验室工作，提升开发效率。
DeepMind联合帝国理工学院的学者，专注于用神经网络方法对量子力学中经典的薛定谔方程进行近似求解。继2020年提出FermiNet后，团队的最新成果——求解量子激发态，登上Science。