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全球每年有近 500 万人死于抗生素耐药性，因此迫切需要新的方法来对抗耐药菌株。AI 方法可以发现新的抗生素，但现有方法有明显的局限性。性质预测模型很难扩展到大型化学空间。直接设计分子的生成模型可以快速探索广阔的化学空间，但生成的分子难以合成。
AI 生成工具的偏见何时休？
特工少女说：顾洲洪老师是复旦大学数据科学博士，最近新发表了一篇《AgentGroupChat: An Interactive Group Chat Simulacra For Better Eliciting Emergent Behavior》的论文，此文是顾老师自己对论文的解读，经授权转载自顾老师的知乎，点击文末阅读原文可跳转原文链接，学术交流可加文末顾老师的微信。
论起调情，还是坏一点的人工智能比较香。
近期，百度在大模型领域的动作引人注目，先是有外媒爆料称，百度与苹果达成合作，将为国行版的 iPhone16、Mac 系统和 iOS 18 提供生成式 AI 功能。紧接着又是官宣优必选的人形机器人 WalkerS 接入百度文心大模型。
Diffusion 不仅可以更好地模仿，而且可以进行「创作」。扩散模型（Diffusion Model）是图像生成模型的一种。有别于此前 AI 领域大名鼎鼎的 GAN、VAE 等算法，扩散模型另辟蹊径，其主要思想是一种先对图像增加噪声，再逐步去噪的过程，其中如何去噪还原图像是算法的核心部分。而它的最终算法能够从一张随机的噪声图像中生成图像。
「这是自 Karpathy 和我 2015 年启动这门课程以来的第 9 个年头，这是人工智能和计算机视觉令人难以置信的十年！」知名 AI 科学家李飞飞的计算机视觉「神课」CS231n，又一次开课了。
近期，一篇4万字的演讲风靡于国内人工智能（AI）学术圈。原华为"天才少年"、Logenic AI公司联合创始人李博杰博士，日前发表了一篇关于AI Agent思考的文章，题为"AI Agent 应该更有趣还是更有用"。
红杉近日组织了他们的AI Ascent 2024主题活动。作为VC大佬的红杉出手还是很不凡，除了题为“人工智能的机遇” 开场演讲颇有营养外，已经分享出来的Andrej Karpathy和吴恩达两位AI大神的现场演讲更是不容错过。
设计师的外脑，服装厂的管家。