本课程隶属于英伟达认证专业人工智能网络工程师（NCP-AIN）培训体系，带你掌握面向人工智能业务的高性能网络拓扑设计与优化方法。

Prime editing（PE）是一类能够实现“搜索—替换”式精准基因编辑的重要工具，但现有系统虽然经过实验室进化优化了催化活性，却也因此引入了新的问题：逆转...

科学研究中的许多关键突破，都依赖于高质量的“实证软件（empirical software）”。这类软件的核心目标并非证明理论，而是通过不断优化可量化指标来提升...

如果把先导化合物优化想象成一场药物化学家的手工改造，过去很多工作像是在同一辆车上换轮胎、换车灯、换座椅：分子主体不大动，围着几个取代基反复试。问题是，药物研发真...

一个分子在模型中展现出良好活性，距离成为合格候选药物仍有诸多关键环节需要验证，包括溶解性、膜通透性、体内暴露量、毒性及靶点选择性等。近年来 AI 分子模型发展迅...

科学研究中的许多关键突破，都依赖于高质量的“实证软件（empirical software）”。这类软件的核心目标并非证明理论，而是通过不断优化可量化指标来提升...

Prime editing（PE）是一类能够实现“搜索—替换”式精准基因编辑的重要工具，但现有系统虽然经过实验室进化优化了催化活性，却也因此引入了新的问题：逆转...

第九届数字中国建设峰会现场：中国信通院联合中车工业研究院发布国内首部模数共振权威研究报告

Cursor IDE 界面：一个做编辑器起家的公司，正在用 Post-Training 挑战底座厂商

新药研发是人类科技活动中最昂贵、周期最长的工程之一。据统计，一款新药从靶点确认到最终上市，平均需要 10–14 年、耗资逾 10 亿美元。而计算机辅助药物发现（...

近年来，AI蛋白质设计领域论文产出呈爆炸式增长，但绝大多数工作止步于计算层面的评估——模型生成的序列是否真的在实验室中起效，往往语焉不详。这篇综述恰好填补了这一...

MOEA/D和NSGA-II都是多目标进化算法中的经典代表，但它们解决问题的思路截然不同。简单来说， NSGA-II是基于“支配关系”直接筛选好解，而MOEA...

基于Pareto支配的优化算法是多目标优化领域中最主流、最成熟的一类方法，核心思想很直观： 直接利用"帕累托支配"这个标准来比较解的优劣，通过保留"不被支配"...

帕累托解 就是多目标优化问题中那个“ 没有办法再好了 ”的状态，不像单目标问题只有一个最优答案，而是一个由多个“好”解组成的集合。下面我将从它的定义、核心思想...

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习），它通过人类手把手教的方式，用强化学习...

把大模型放进药物发现流程，它要做的事情远不止回答一个化学知识点。真正的药物化学工作更像一场连续决策：手里有一个能结合靶点的分子，但溶解度不够，代谢太快，可能抑制...

摘要 跨境在线教学中，端到端延迟决定教学体验。延迟超500ms便会引发对话割裂、白板不同步等问题。腾讯云实时互动-教育版依托TRTC全球网络实现国际链路<300...

👔面试官：那什么任务适合沉淀成Skill？什么不适合？Skill和Tool、MCP、Memory、Harness又有什么边界？

今年四月底，我那个在诺基亚5G ECE摸鱼的前任LM某XX终于被公司毕业了，突然晚上我给很久不联系的前同事分享了心中的惊奇，就说某XX准备从任职多年的顶级通信巨...