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2023-08-11 talkingdev

Meta解散蛋白质折叠团队,AI商业化步伐再加快

Meta曾拥有业界最多产的蛋白质折叠团队之一,然而,随着AI系统向商业化方向推进,这个团队已经被解散。这是生成性AI成功的一个令人遗憾的副作用,同时,许多大型实验室也在减少他们的出版产出。这一现象可能对科学研...

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2023-07-27 talkingdev

神经网络助力解析人脑神经波动

人类大脑会产生神经波,但其具体功能尚未明了。科研人员通过训练序列模型利用已知产生相似波动的动力学,发现这些神经波可能帮助我们的大脑同时进行记忆和计算。这项研究可能对我们理解大脑如何处理和存储信息提供新...

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2023-07-11 talkingdev

科学研究中的符号和结构回归分析

科学研究的大部分都依赖于回归分析。然而,回归分析并不能揭示被研究问题的潜在结构。如果你采用结构化和符号化的回归分析,它可以揭示问题之前未被理解的部分。在研究过程中,使用结构化和符号化的回归分析可以使我...

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2023-06-29 talkingdev

如何构建顶级自我改进和反思的智能体

Rohit Krishnan探讨了构建一个足够好的自我改进和反思智能体来进行科学实验所需的条件。这个智能体将能够不断学习和改进自己的能力,从而推动科学研究的进展。

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