你是否曾想象过，如果AI不仅能生成视频，还能像人类一样“想象”世界的演变、预测动作的后果、甚至进行多步推理与规划，会是怎样的情景？

数百亿参数、庞大算力需求、昂贵的部署成本……当科技巨头们还在追求“更大更强”的AI模型时，一股反向而行的趋势正悄然兴起，并可能彻底改变人工智能的应用格局。

大家好，今天给大家分享一篇近期发表在Angew. Chem. Int. Ed.上的研究进展，题为：Copolymer Sequence Regulati...

光谱学通过研究物质与电磁辐射的相互作用，揭示其结构与性质，广泛应用于生物学、材料科学、医学和化学等多个研究领域，为样品的定性与定量表征提供了关键手段。机器学习的...

ADMET评估是决定药物候选化合物临床成功的基础。传统实验方法虽可靠，但资源消耗大；而传统计算模型则缺乏稳健性与泛化性。近年来，ML通过解析复杂的结构 - 性质...

本文介绍了一篇由浙江大学药学院侯廷军教授与意大利技术研究院Luigi Bonati教授团队联合发表在Chemical Reviews上的综述文章——《Enhan...

当量子力学步入第二个世纪，理论与计算化学正处于关键的转折点。传统的基于轨道的价键理论、分子轨道理论，以及基于电子密度的框架如密度泛函理论，为化学提供了计算与概念...

单细胞蛋白质组学已广泛应用于当前生物医药研究，但其数据处理长期面临方法选择的困境。一方面，处理流程众多且性能高度地依赖于所研究的具体数据集，增大了对处理流程的选...

冷冻电镜（cryo-EM）与X射线晶体学为解析生物大分子的原子级结构提供了关键数据。现有的精修过程依赖基于库的立体化学约束，但这些约束不仅局限于已知化学实体，还...

在计算机视觉领域，单个像素常常会成为我们测量能力的极限——但这并非无法突破。在计量学和精密机器人等领域，哪怕仅仅一个像素的误差，都可能转化为微米级的实际偏差。为...

近年来，随着视觉-语言模型的快速发展，开放词汇分割（OVS）技术已成为自然图像处理领域的热点。这项技术让模型能够根据文本描述来分割任意类别的物体，打破了传统语义...

对抗样本（Adversarial Examples）是指通过对输入数据进行微小、人眼难以察觉的修改，使机器学习模型产生错误输出的样本。这种攻击最早在图像分类任务...

随着隐写技术的复杂化，反隐写技术开始从简单的统计分析向更复杂的特征提取和机器学习分类方法转变。这一阶段出现了许多经典的特征集，如SRM（Spatial Rich...

本文将深入探讨隐写分析的核心技术、主流工具及其实际应用，从基础的统计分析方法到先进的机器学习检测技术，为读者提供一套完整的隐写分析实战指南。我们将详细讲解各种分...

随着数字时代的高速发展，数据安全与隐私保护成为日益重要的议题。隐写术作为一种将秘密信息隐藏在看似普通的数字载体中的技术，在信息安全领域扮演着至关重要的角色。传统...

在人工智能浪潮席卷全球的今天，Python凭借其丰富的AI生态系统成为了机器学习和深度学习的首选语言。然而，作为企业级应用开发的王者，Java在AI领域的表现同...

股票市场一直是金融领域中的重要组成部分，投资者通过对股票的买卖来获取盈利。然而，由于股票市场的波动性和复杂性，预测股票价格成为一个具有挑战性的问题。近年来，随着...

基于高斯过程的贝叶斯优化（GPBO）最近几年在材料科学、机器学习等领域应用很广。GPSampler最初设计时就想做一个简单好用的GPBO实现。虽然在定制方面（比...

在传统机器学习中数据编码确实相对直观：独热编码处理类别变量，标准化调整数值范围，然后直接输入模型训练。整个过程更像是数据清洗，而非核心算法组件。

具身人工智能正在成为AI领域的热门方向，而导航能力是智能体在物理环境中生存和完成任务的基础。想象一个智能体既能在室内为你端茶送水，又能在户外巡逻监控，甚至驾驶汽...