马老板前几天刚刚官宣了他的AI公司xAI，要利用AI探索宇宙的本质。好巧不巧，就在马老板到处摇人攒xAI的时候，科学界好像也和他心有灵犀，在Nature上发了一篇堪称「xAI目标的可行性报告」的论文。论文地址：https://www.nature.com/articles/s41562-023-01648-z#auth-Jamshid-Sourati这篇名为「用人类意识加持的AI加速科学发展」的论文，用科学严谨的方法让所有质疑马老板在画大饼的人暂时闭了嘴。马老板看过之后，估计心里就十个字，打钱*5！论文作者芝加哥大学的JamesEvans教授用一句话总结了这篇论文：如果人类（用AI）增强了对自
5月I/O大会上，Med-PaLM2重磅升级，甚至达到了专家水准。今天，谷歌揭秘微调后的Med-PaLM，同样在医学问题上一骑绝尘。研究成果已登Nature。图片论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06291-2这项研究最重要的贡献在于，谷歌提出了全新的MultiMedQA评估基准，以评测大模型在临床方面的能力。OpenAI带着ChatGPT在通用大模型领域领跑，而AI+医疗这条赛道，谷歌称得上是头部领先者。有人或许疑问，这和Med-PaLM2的区别在哪？论文作者给出了答复，Med-PaLM2是最新的模型，在USMLE风格的问题上达到
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。比传统方法快1万倍、只需要1.4秒就能完成24小时全球气象预报——它就是来自华为云的盘古气象大模型。今天，它登上了Nature，据称还是近年来首篇以中国科技公司作为唯一署名单位发表的Nature正刊论文（也就是华为云独作）。图片审稿人给予它高度评价，这一模型使人类得以重新审视气象预报模型的未来。言外之意，就是有了它，原来的传统方法都不香了。图片那么，它究竟是如何被开发出来的？解决了哪些关键难题？又有何具体成效和应用？顺着这篇论文带你一文看尽。解决现有AI气象预报模型精度不足问题上世纪20年代以来，特别是近三十年随着算力
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。IBM宣布，最快两年之内，量子计算机就能投入实际应用了！IBM团队在其鹰（Eagle）量子处理器上成功模拟了一种磁性材料的行为。这标示着量子计算投入实际应用的最大障碍已经得到解决。△搭载「鹰」芯片的量子计算机这种障碍叫做“量子噪声”，会导致计算结果出现错误。研究团队对处理器中的每一个量子比特的噪声逐一进行测量，推测出了零噪声情况下系统的状态。根据观察和推测结果，团队研发出了全新的“误差缓解”技术。利用这种技术，团队在127量子比特的鹰处理器上成功进行了一次复杂运算。IBM量子研发部门高级主管SarahSheldon表示
如何在Eclipse中将现有项目转换为Android项目？特别是，我想将一个普通的旧Java项目转换为一个Android库项目。谢谢。 最佳答案 您需要更改项目的性质(这已经得到解答，但没有人提供您需要的实际字符串。)关闭eclipse在您的项目中打开.project文件使自然部分看起来像:com.android.ide.eclipse.adt.AndroidNatureorg.eclipse.jdt.core.javanature再次开始eclipse，玩得开心。注意:如果您使用maven，您可以在pom中配置项目的性质，请参
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2018年6月NatureMethods上发表了一篇关于机器学习分析特定基因集内部关系工具的文章，简单来说就是，通常我们做了差异基因分析得到一个基因集合，然后会用GO/KEGG富集进行进一步分析，但是该工具给我们提供了另一种可能，通过对差异基因集进行机器学习训练最终得到部分关键的基因以及基因间相互作用。该工具以网站的形式方便大家使用，目前只支持人的基因集输入，笔者输入数据后的运行结果如下图所示，如果大家感兴趣，下面笔者对文章进行了简单的讲解和对网站平台的使用进行了说明。image.png文章名为：《GeNets:aunifiedwebplatformfornetwork-basedgenomi
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。自动驾驶测试离不开仿真系统。这种高效低成本的方法，可以模拟车辆在真实环境下遇到的各种情况，以提高车辆真正上路后的安全性。因此，模型的准确性成为了仿真系统的关键之一。该领域的最新成果，首次实现了高精度的具有统计学真实性的自然驾驶仿真环境，并登上《NatureCommunications》，并被选为编辑精选文章（Editor'sHighlights）。它可以生成分布级别准确的安全关键事件，包括事故冲撞和冲突事件（near-miss）。审稿人表示，该研究对自动驾驶的开发和部署都具有重要意义。高精度建模长尾事件该研究主要面临三
免费的ChatGPT用的是很爽，但这种闭源的语言模型最大的缺点就是不开源，外界根本无法了解背后的训练数据以及是否会泄露用户隐私等问题，也引发了后续工业界、学术界联合开源了LLaMA等一系列羊驼模型。最近Nature世界观栏目刊登了一篇文章，纽约大学政治与数据科学教授ArthurSpirling呼吁大家更多地使用开源模型，实验结果可复现，也符合学术伦理。重点是，万一哪天OpenAI不爽了，关闭了语言模型接口，或是靠封闭垄断涨价的话，那用户只能无奈地说一句，「终究是学术败给了资本」。文章作者ArthurSpirling将于今年7月加入普林斯顿大学教授政治学，主要研究方向是政治方法论和立法行为，具体
时隔四个月，ByteDanceResearch与北京大学物理学院陈基课题组又一合作工作登上国际顶级刊物 NatureCommunications：论文《 TowardsthegroundstateofmoleculesviadiffusionMonteCarloonneuralnetworks 》将神经网络与扩散蒙特卡洛方法结合，大幅提升神经网络方法在量子化学相关任务上的计算精度、效率以及体系规模，成为最新SOTA。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-37609-3代码地址：https://github.com/byteda
