为减少不确定性，MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）以及Abdul Latif Jameel健康机器学习中心的研究团队开发了一款名为VaxSeer的AI系统，旨在更准确、更科学地预测主导毒株并筛选最具保护力的疫苗候选株。“传统模型假设病毒变异分布静态，而VaxSeer则聚焦于快速演化病毒的优势更替，更贴合流感这类易变病原体，”论文第一作者、MIT博士生石文先如此解释。在全球新发传染病威胁

此外，FAN的实用性还体现在其广泛的应用场景中。展望未来，随着北大研究团队对FAN的进一步研究和优化，我们有理由相信，FAN将成为基础模型的关键组成部分，为人工智能领域的技术进步和创新发展注入新的活力。同时，FAN的成功也启示我们，在探索和理解自然界和人类社会的规律时，应该更加注重跨学科、跨领域的融合与创新，以更加全面、深入的视角去揭示世界的本质和奥秘。我们有理由期待，在未来的科学研究和技术革新中

2021年，互联网大数据行业经历了一场耐力大考验。这一年，政策监管席卷了诸多行业，互联网行业身处风暴眼。从反垄断超200亿元巨额罚款，到平台之间“拆墙”势在必行，数据合规已经上升至国家安全的战略高度，一项又一项新政，让互联网行业告别野蛮扩张。内外环境的变化都昭示着，消费互联网的时代渐行渐远，互联网行业正处在转型的重大拐点。在2022之际，大数据有十大关键词。关键词1：数据安全2021年6月，滴滴在

在2023 vivo开发者大会上，vivo发布自研通用大模型矩阵——蓝心大模型，其中包含十亿、百亿、千亿三个参数量级的5款自研大模型，其中，10亿量级模型是主要面向端侧场景打造的专业文本大模型，具备本地化的文本总结、摘要等能力。70亿模型是面向手机打造的端云两用模型，具有优秀的语言理解、文本创作能力，同时，上述两个量级的模型支持高通和MTK最新旗舰双平台端侧化部署，在保证数据安全的同时，在出词速度

人类对唇语的学习和研究由来已久，然而由于受经验、视线以及主观因素的影响，人类解读唇语的正确率存在不稳定性。因此让AI学会“读唇术”，在很多应用场景都有着现实意义。读唇是一种特别难的技能，人们在读唇的时候会尽可能多地根据话语间的联系来判断，读唇人本身的语言知识也至关重要。AI“读唇术”简单来讲就是一项唇语识别技术，计算机通过进行视觉识别和自然语言处理，来分析说话人的唇部运动，从而识别出说话内容。牛津

实验结果表明，MLC 方法不仅优于现有方法，还表现出人类水平的系统泛化（systematic generalization，SG）能力，在某些情况下甚至优于人类。在该研究中，纽约大学心理学和数据科学助理教授 Brenden Lake 和西班牙加泰罗尼亚研究所（ICREA）教授 Marco Baroni 提出了一个具有类似人类系统泛化能力的神经网络：组合性元学习 (Meta-learning for

深度学习模型在这一任务上表现出了86.9%的准确率，且能够识别重要的分子特征，为肝毒性预测提供了新的思路。传统上，评估药物的心脏毒性主要依赖于体内和体外模型，但这些方法存在显著的局限性，往往无法准确预测药物对心脏的实际影响。其中，药物的心脏毒性是一个尤为棘手的问题，不少药物在上市后因被发现对心脏有潜在伤害而被迫召回，这不仅对患者构成威胁，也造成了巨大的资源浪费。特别是基于SST-CNN的框架，在药

据百度介绍，百度GBI可以基于用户自然语言执行数据查询与分析，并可通过接入专有知识、快速迁移专业领域等能力，实现“任意表，任意问”，为企业客户建立“对话即洞察”的数据驱动新范式。李彦宏介绍，这是“企业真正的决策利器”。他表示，这是迄今为止最强大的文心大模型，实现了基础模型的全面升级，在理解、生成、逻辑和记忆能力上都有着显著提升。演讲中，李彦宏使用了多个具体案例，比如以“一个在河北承德户籍的用户能否

海森大数据为大家推荐美国科学家斯图尔特·罗素和诺文联合编著的《人工智能：一种现代方法》《人工智能:一种现代的方法(第3版)》既详细介绍了大量的基本概念、思想和算法，也描述了各研究方向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。因此《人工智能:一种现代的方法(第3版)》适合于不同层次和领域的研究人员及学生，可以作为信息领域和相关领域的高等院校本科生和研究生的教材或教学辅导书目，也可以作为相关领

MolReasoner通过两阶段训练框架，成功将大语言模型从单纯的模式记忆引导至真正的化学推理，显著提升了模型的可解释性、泛化能力和输出可靠性。这不仅为分子LLM的研究开辟了新路径，更在AI用于科学发现的过程中树立了重要的里程碑。未来的化学研究，或可借助此类模型，实现更高效、更可靠的分子设计与知识发现。