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用有机溶剂溶解聚合物是高分子材料研究和开发中必不可少的过程，包括塑料回收、聚合物合成、精制、涂漆和涂层等。然而，预测和理解聚合物-溶剂二元系统的相平衡或相分离是聚合物化学中尚未解决的基本问题。
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目前大家都在讨论LLM，LLM解决的问题是帮助机器像人类一样理解彼此的意图，本质上来讲，LLM更像是一个技术或者工具。但是人类社会发生变革的引线，往往是一个产品或者解决方案，比如电池技术的发展带来了长续航，但是真正改变大家生活的是电动车这样一个产品。
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学术界在推进技术方面发挥了巨大作用，但学术界和工业界往往存在一种分割状态。我们经常会看到这种现象：无数很棒的辅助工具在学术界被忽视，但在工业界很受欢迎。对于很多研究者来说，学习一种新工具可能存在困难，不愿意花费过多的时间去尝试，在当前自己掌握的工具足以应对各种问题时尤其如此。
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合理设计具有所需生物活性的新型分子是药物发现中一项关键但具有挑战性的任务，特别是在治疗新靶标家族或未充分研究的靶标时。
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根据英国消费者组织 Which? 当地时间周五公布的最新发现，不法分子会利用 ChatGPT 和 Bard 等 AI 聊天机器人制造出更有说服力的骗局，对公众构成威胁，且上述聊天机器人缺乏有效的防御措施。
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随着大模型（large language models）的发展，导致网络上信息越来越难以判断是不是AI生产，这也带来更多的假信息涌现在人们的日常生活中。而如何消除大模型带来的信息不安全隐患，也成为当下一个重要的研究热点。目前已有学者提出给大模型加水印（Watermark）的技术来解决这个问题，他们的技术方案可以大体分成两类
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现在主流的大语言模型（large language models，LLM）基本都是采用decoder-only，自回归的框架模式。今天就分享一种新的语言模型框架——检索式语言模型（COPY-GENERATOR，CoG），出自论文，代码地址：https://github.com/gmftbyGMFTBY/Copyisallyouneed，该篇论文被2023 ICLR 会议收录。
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近几年，自然语言处理（NLP）得到了一些国家法律体系的重点关注。许多国家的法院都在试图通过使用几种不同的算法预测不同类型的判决。然而，这些尝试也都多数停留在事实描述，而没有深入到实际裁判的领域中。
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随着人工智能、物联网、5G移动通信等新一代数字技术的发展与成熟，其与实体产品的融合日趋紧密，汽车是其中的典型代表。近年来，汽车企业持续推进整车的自动化智能化水平，市场对自动驾驶的接受程度也在不断提高，具有辅助驾驶或自动驾驶功能的汽车销量快速增长，自动化与电动化一起成为改变全球汽车产业格局的重要力量。
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近年来，随着人工智能技术的高速发展，人脸识别正在融入人们的日常生活，悄然改变人们的生活习惯，例如刷脸支付、刷脸开手机、刷脸通行等。那么机器是如何识别这是一个人？它又是怎么辨别是谁的呢？接下来让我们共同探秘，揭开这“黑科技”背后的面纱。
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人工智能（AI）的推进正逐渐改变生物医药产业在药物发现、开发的整个过程。近期，《自然》旗下Biopharma Deal Makers发布了一篇针对AI驱动生物医药研发公司在近年的增长趋势、方向的报道。药明康德内容团队将就此报道，并结合内部数据和其他公开资料向读者介绍AI在当今产业界的概况。
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假设你有一仓库的开心果，你可以随意享用美味的开心果，只有一个条件：一次吃完之后，你都需要将开心果的壳丢回仓库。刚开始时，随手就能抓到一把开心果，但吃到后面，壳越来越多，开心果越来越少，要想找到开心果越来越困难，可能在不断的翻找后才能找到一颗。最后，你可能会放弃这个曾经装满开心果的仓库，开始在其它仓库寻觅开心果，但这并不意味着这个仓库里已经没有开心果了，它可能只是极难被找到了。
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颠覆生命科学的 AlphaFold 又更新了—— 准确性显著提高，覆盖范围从蛋白质扩展到其他生物分子，包括配体。
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细胞间相互作用（CCIs）在细胞分化、组织稳态和免疫反应等许多生物过程中发挥着关键作用。随着高通量单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的快速发展，从不断增加的 scRNA-seq 数据中识别CCIs变得非常重要。然而，受算法限制，当前基于统计策略的计算方法忽略了高度稀疏性和异质性的 scRNA-seq 数据中包含的一些关键潜在信息。
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我们都知道无人驾驶是汽车发展的未来。但是完全无人驾驶究竟何时才能实现，业界一直众说纷纭。然而在现实完全无人驾驶的道路上，高级驾驶辅助系统（ADAS）就成为了在现今技术及政策法规条件下的一个不错的选择。同时，很多ADAS功能已经大规模量产，不仅给汽车制造商提供更多差异化的产品设计选择，也为普通的消费者提供了更好的驾驶体验和安全保障。
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先导化合物的结构优化（Lead optimization）是药物设计的核心环节，需要通过DMTA（设计-合成-测试-分析）的反复循环来提高化合物活性、特异性、成药性等性质。长期以来，先导化合物的活性优化高度依赖药物化学家的经验以及大量的人力和资源投入。
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今天为大家介绍的是来自James E. Rothman的一篇短文。今年的阿尔伯特·拉斯克基础医学研究奖表彰了AlphaFold的发明，这是蛋白质研究历史上的一项革命性进展，首次提供了凭借序列信息就能够准确预测绝大多数蛋白质的三维氨基酸排列的实际能力。这一非凡的成就是由Demis Hassabis、John Jumper以及他们在Google DeepMind和其他合作者的同事们共同取得的，它建立在几十年的实验性蛋白质结构确定（结构生物学）和多种融合生物启发的统计方法的渐进发展基础之上。但是，当Jumper和Hassabis将创新的基于神经网络的机器学习方法融入其中时，结果引起了轰动。实现半个世纪以来的蛋白质结构预测梦想已经加速了化学、生物学和医学等多个领域的进展和创新。
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X 射线叠层相干衍射成像（X-ray ptychography）是一种理论上能够实现衍射极限分辨率的相干衍射成像技术，已广泛应用于材料、生命、半导体、能源等多种科学领域研究。
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数据标注即通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语 音、文本、视频等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习基础 素材的过程。机器学习需要反复学习以训练模型和提高精度，同时自动驾驶、语言大模型、AI医疗、等各大应用场景都需要标注数据。
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