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Cradle platform speeds up protein design with AI algorithms. 重点领域：治疗学、诊断学、食品、化学品和农业 主要合作伙伴：诺和诺德、强生、Grifols 和 Twist Biosciences 最新消息：B 轮融资7300 万美元 Cradle Bio 使用生成式 AI 帮助生物学家设计改良蛋白质
ResearchRabbit是一个帮助研究人员发现、跟踪和分享学术论文的平台。可以根据你的兴趣和收藏提供个性化的推荐和摘要，并且可以让你可视化论文和作者之间的网络关系。 Researchrabbit.ai是一个基于人工智能的文献搜索和管理工具，它可以帮助你： Researchrabbit.ai目前支持英文文献的搜索和管理，涵盖了多个学科领域，包括医学、生物、化学、物理、工程、社
此开源项目旨在完全从0开始，仅用3块钱成本 + 2小时！即可训练出仅为25.8M的超小语言模型MiniMind。 MiniMind系列极其轻量，最小版本体积是 GPT-3 的 1/7000，力求做到最普通的个人GPU也可快速训练。 项目同时开源了大模型的极简结构-包含拓展共享混合专家(MoE)、数据集清洗、预训练(Pretrain)、监督微调(SFT)、LoRA微调， 直接偏好强化学习(DPO
skyreels-极速短视频制作软件,智能AI技术,文字转短视频,一键生成小说推文视频,逼真视频.自媒体及个人可以高效快速智能的制作生动有趣的短视频作品，号称能连续生成长视频。 昆仑万维SkyReels团队正式发布并开源SkyReels-V2——全球首个使用扩散强迫（Diffusion-forcing）框架的无限时长电影生成模型，其通过结合多模态大语言模型（MLLM）、多阶段预训练（Multi-
UI-TARS-1.5 是一款基于强大的视觉语言模型构建的开源多模态代理，能够在虚拟世界中高效地执行各种任务。 UI-TARS-1.5 这是一款基于视觉-语言模型构建的开源多模态智能体，能够在虚拟世界中高效执行各类任务。 UI-TARS-1.5 基于字节此前提出的原生智能体方案 UI-TARS，通过强化学习进一步增强了模型的高阶推理能力，使模型能够在“行动”前先进行“思考”。 该版本
在本研究中，我们推出了 MiMo-7B 系列模型，这一系列模型从零开始训练，专为推理任务而生。我们基于 MiMo-7B-Base 进行的强化学习实验表明，我们的模型拥有非凡的推理潜力，甚至超越了规模更大的 32B 模型。此外，我们还对冷启动的 SFT 模型进行了强化学习训练，最终形成了 MiMo-7B-RL，它在数学和代码推理任务上均表现出色，性能堪比 OpenAI o1-mini。 我们开
我们在 Lean 4 中引入了 DeepSeek-Prover-V2，这是一个专为形式化定理证明而设计的开源大型语言模型，其初始化数据通过 DeepSeek-V3 驱动的递归定理证明流程收集。冷启动训练过程首先促使 DeepSeek-V3 将复杂问题分解为一系列子目标。已解决子目标的证明被合成为一个思路链，并结合 DeepSeek-V3 的逐步推理，为强化学习创建初始冷启动。这一过程使我们能够将非
AI 驱动的新概念英语学习体验：智能词汇分析、语法句型解析、中英对照，让你的英语学习更轻松、更高效。从零基础到高级水平，为你打造个性化学习之路。
阿里巴巴昨日在 Github 等平台开源了 ZeroSearch 大模型搜索引擎。这是一种无需与真实搜索引擎交互即可激励大模型搜索能力的强化学习框架。 ZeroSearch 主要利用了大模型在大规模预训练过程中积累的丰富知识，将其转化为一个检索模块，能够根据搜索查询生成相关内容。同时，还可以动态控制生成内容的质量，这是传统搜索引擎所不具备的特殊功能。 研究人员在 NQ、TriviaQA、Pop
TinyVLA是一种面向机器人操控的视觉-语言-动作（VLA）模型，由华东师范大学和上海大学团队推出。针对现有VLA模型的不足，如推理速度慢和需要大量数据预训练，提出解决方案。TinyVLA基于轻量级的多模态模型和扩散策略解码器，显著提高推理速度，减少对大规模数据集的依赖。模型在模拟和真实机器人平台上经过广泛测试，证明在速度、数据效率以及多任务学习和泛化能力方面优于现有的先进模型OpenVLA。T
多面鹅（OfferGoose）是AI面试模拟平台，面向求职者，通过模拟真实面试场景，帮助用户提升面试技巧和通过率。包括AI模拟面试、实时面试提醒、智能面试押题、深度面试复盘等。用户可根据求职目标选择不同职位和公司类型进行模拟面试，系统会生成相关问题。模拟面试结束后，多面鹅会提供详细反馈和分析，帮助用户发现不足并改进。支持多语言面试，包括德文、日文、法语、简体中文、英语、西班牙文、韩文等，能根据用户
腾讯混元图像2.0模型（Hunyuan Image2.0），AI图像生成进入“毫秒级”时代。 模型主要有两大特点：实时生图、超写实画质。 （👇https://hunyuan.tencent.com/） 速度快 相比前代模型，腾讯混元图像2.0模型参数量提升了一个数量级，得益于超高压缩倍率的图像编解码器以及全新扩散架构，其生图速度显著快于行业领先模型，在同类商业产品每张图推理速度需要5到
KuaiMod 是快手推出的基于多模态大模型的短视频质量判别框架，能高效识别和过滤有害及低质量内容。框架借鉴普通法（Common Law）体系，基于案例驱动的方式动态更新审核策略，快速适应短视频平台上内容的快速变化。KuaiMod 结合视觉语言模型（VLM）和链式推理（Chain-of-Thought,中 CoT）技术，基于用户反馈进行强化学习，实现精准的内容判别。KuaiMod 离线测试准确率高
WebThinker是中国人民大学、北京智源人工智能研究院和华为泊松实验室等机构提出的深度研究智能体。WebThinker赋能大型推理模型（LRMs）在推理过程中自主进行网络搜索、网页导航和报告撰写。WebThinker基于深度网页探索器和自主思考、搜索、写作策略，让LRMs能动态获取信息，实时生成高质量研究报告。WebThinker基于强化学习的训练策略进一步优化工具使用效率。WebThinke
技术：小分子 疾病领域：炎症和自身免疫性疾病、肿瘤学和肥胖症 最新消息：获得 EIC Accelerator 提供的 250 万欧元（270 万美元）资助 Iktos总部位于巴黎，致力于利用人工智能和机器人合成自动化技术进行药物研发和设计，快速识别可作为临床候选药物的小分子。通过运用人工智能，Iktos 旨在加快药物研发进程，同时提高候选药物进入临床开发阶段的成功率。Iktos 已
技术：小分子抑制剂 疾病领域：纤维化 最新消息：E轮融资1.1亿美元 Insilico Medicine 致力于将人工智能应用于药物研发的每个环节，力求显著缩短研发时间，降低成本，从而为患者带来救命的药物。为了实现这一目标，公司利用新一代人工智能系统，将生物学、化学和临床试验分析紧密结合。其集成的药物研发套件 Pharma.AI 包含 PandaOmics（用于发现和优先排序新靶点）
疾病领域：神经科学和代谢疾病 近期融资：C轮融资4亿美元 最新消息：与礼来公司合作，推进包括MASLD在内的代谢疾病的新型治疗方法 通过生成与患者数据一致的高通量功能基因组数据集，并通过新颖的机器学习方法解读这些数据，insitro 构建了能够加速靶点选择和有效疗法设计的预测模型。这项人工智能辅助药物研发为 insitro 的研发管线奠定了基础，该管线涵盖神经科学和代谢疾病领域的候选
药物研发合作：礼来公司和诺华公司 近期成果：与谷歌DeepMind联合开发AlphaFold3 近期新闻：扩大与诺华的小分子药物发现协议范围 作为著名人工智能研究实验室 Google Deepmind 的姊妹公司，Isomorphic Labs 致力于开发深度学习、强化学习、主动学习、表征学习等领域的尖端计算技术，以解决药物研发中最棘手的一些挑战，以及当今生物、化学和医学研究中一
领先资产技术：小分子超氧化物清除剂 重大并购活动：与人工智能药物研发公司Exscientia合并 最新消息：宣布了用于治疗慢性心肌梗塞的先导药物REC-994令人鼓舞的2期临床试验数据 人工智能药物研发公司 Recursion 的核心使命是 Recursion 操作系统 (OS)，这是一个跨多种技术构建的平台，可不断扩展世界上最大的专有生物、化学和以患者为中心的数据集之一。 同时
专长：分子建模与药物设计。Schrödinger 将基于物理的计算化学与机器学习相结合，以推动药物研发。其先进的分子建模软件不仅供公司内部使用，也供武田制药和百时美施贵宝等合作伙伴使用。Schrödinger 拥有不断增长的内部项目管线，包括肿瘤学和神经病学领域的在研项目，并因突破计算药物设计的界限而备受赞誉。 在比尔及梅琳达·盖茨基金会1000万美元的资助下，Schrödinger于8月开始扩
专长：人工智能和量子力学。XtalPi 将量子物理学与人工智能相结合，预测分子特性并优化候选药物。其 ID4 平台通过提供对溶解度、稳定性和生物利用度的洞察，加速临床前开发。与辉瑞等制药巨头的合作凸显了 XtalPi 在计算化学领域的实力。 XtalPi，又名 QuantumPharm，由三位来自麻省理工学院 (MIT) 的物理学家创立，其许多研究业务在中国开展。该公司融合了量子物理、人工智
专长：利用人工智能解锁天然产物。Enveda 利用人工智能分析天然产物的化学复杂性，识别用于治疗纤维化、炎症和其他疾病的新型候选药物。他们的创新方法弥合了传统天然产物研究与现代人工智能之间的差距。
专长：肽类药物的人工智能和量子计算。ProteinQure 应用量子计算设计肽类疗法，专注于免疫肿瘤学和代谢疾病。他们的人工智能工具能够提高肽类药物的稳定性和疗效，从而解决药物研发中的关键挑战。 ProteinQure成立于2017年，总部位于多伦多，将量子计算、强化学习和原子模拟相结合，设计新型蛋白质药物。利用这些混合技术，他们模拟了蛋白质折叠等基本过程，以及生物分子之间相互作用的基础物理学。
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