在人工智能技术快速发展的今天，随着大语言模型（LLM）能力的不断增强，如何让这些强大的模型能够更好地与外部系统交互、更高效地共享上下文信息，成为了一个亟待解决的...

智能体人工智能系统的出现正在引发科学与技术领域的深刻变革。大语言模型(LLMs)、推理能力以及与外部工具的整合不断进步，开启了一个全新的时代，在这个时代中，智能...

蛋白及蛋白–蛋白复合物的构象动态在生物功能中发挥关键作用，但传统分子动力学（MD）模拟探索这些动态的计算成本极高。增强采样方法虽然有所改进，但仍受限于庞大的构象...

在大规模语言模型（LLM）的训练过程中，评估模型性能是一个至关重要但常被简化处理的环节。2025年的研究表明，仅依赖单一指标（如困惑度）来判断模型质量已经无法满...

在当今大语言模型（LLM）的广泛应用中，模型的鲁棒性问题日益凸显。对抗性攻击通过在输入中添加微小但精心设计的扰动，能够误导模型产生错误输出，这对依赖LLM的关键...

在大型语言模型（LLM）的微调过程中，我们常常面临一个关键挑战：当模型学习新领域或任务的知识时，它往往会忘记之前已经掌握的信息和能力。这种现象被称为"灾难性遗忘...

在2025年的AI生态系统中，通用大语言模型（LLM）如ChatGPT、LLaMA 4、Claude 4等已经展现出惊人的通用能力。然而，当面对特定行业或场景的...

在2025年的AI生态中，大语言模型(LLM)已成为技术创新的核心引擎，但单一模型在面对复杂任务时往往表现出局限性。不同模型由于训练数据、架构设计和优化目标的差...

DINOv3是Meta推出的自监督视觉骨干网络，最大的亮点是你可以把整个backbone冻住不动，只训练一个很小的任务头就能在各种密集预测任务上拿到SOTA结果...

随着大语言模型(LLMs)在各类任务中展现出令人瞩目的能力，如何确保它们生成的回复既符合预期又安全，始终是一项关键挑战。传统的偏好对齐方法如RLHF和DPO依赖...

在自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域，处理长序列数据一直是深度学习的核心挑战。传统的循环神经网络 (RNN) 及其变体 (LSTM、GRU) 存在梯度消...

将分子结构与性质相关联的机器学习方法常被提出作为昂贵或耗时实验的计算机模拟替代方案。在小分子药物发现中，这类方法可为化合物合成和体内研究等高风险决策提供参考。然...

波恩大学Andreas Hansen团队以及微软研究院AI for Science研究团队于2025年9月2日在《Journal of Chemical Inf...

药物-靶标相互作用预测是药物发现中的核心问题。传统基于结构的方法（如分子对接）虽然性能优异，但高度依赖精确的蛋白质三维结构。然而，许多关键靶点缺乏可靠的结构信息...

JMM 定义了一套在线多线程读写共享数据实（成员变量、数组）时，对数据的可见性、有序性和原子性的规则和保障

接上一篇继续，longchain4j支持open-ai兼容的各种模式，包括deepseek

谷歌云推出了 Model Armor 的 公开预览版，这是一个集成到 Apigee API 管理平台的原生大语言模型（LLM）治理框架。一篇社区帖子中详细介 绍...

Unsloth正以惊人的速度改变大模型训练的游戏规则。无论您是拥有百卡集群的企业团队，还是仅持单卡的独立研究者，现在都能以前所未有的效率释放大模型的潜能。

事情是这样的，当我们运行一个需要附加功能包支持的程序，如我下面的这个需要“Deep Learning Toolbox Converter for ONNX Mo...