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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？
近日，成立仅 6 个月的 AI 生物技术初创公司 Chai Discovery，发布用于分子结构预测的新型多模态基础模型 Chai-1，并附带了一份技术报告，比较了 Chai-1 与 AlphaFold 等模型的性能。
瞄准AI越狱漏洞 前有三位90后创办的Cohere估值冲向360亿美元，后有95后郭文景创办的Pika拿到55亿美元估值。很显然，硅谷里的AI创业潮正在影响所有人，00后Leonard Tang也是被裹挟进去的万分之一。
时至今日，晶体学所测定的结构细节和精度，从简单的金属到大型膜蛋白，是任何其他方法都无法比拟的。然而，最大的挑战——所谓的相位问题，仍然是从实验确定的振幅中检索相位信息。
在这篇文章中，笔者将讨论以下几个问题： • 为什么要进行 query 理解 • query 理解有哪些技术（从 RAG 角度） • 各种 query 理解技术的实现（基于 LangChain）
多模态大模型（Multimodal Large Language Models，MLLMs）在不同的任务中表现出了令人印象深刻的能力，尽管如此，这些模型在检测任务中的潜力仍被低估。
2022年，Google研究团队发表了名为《思路链提示引发大型语言模型的推理》的开创性论文，引入了思维链(Chain of Thought， CoT)prompting技术。
只有10亿参数的xLAM-1B在特定任务中击败了LLM霸主：OpenAI的GPT-3.5 Turbo和Anthropic的Claude-3 Haiku。上个月刚发布的苹果智能模型只有30亿参数，就连奥特曼都表示，我们正处于大模型时代的末期。那么，小语言模型（SLM）会是AI的未来吗？
最近，Hacker News热榜上出现了一篇「声讨」LangChain的技术文章，得到了评论区网友的一致呼应。去年还火遍LLM圈的LangChain，为什么口碑逆转了？
想要达成通用人工智能 AGI 的终极目标，首先要达成的是模型要能完成人类所能轻松做到的任务。为了做到这一点，大模型开发的关键指导之一便是如何让机器像人类一样思考和推理。诸如注意力机制和思维链（Chain-of-Thought）等技术正是由此产生的灵感。