清华大学等研究团队开发了一个AI驱动的药物筛选平台,能够实现一天内十万亿次的超高速虚拟扫描。该平台利用人工智能技术加速药物发现过程,比传统筛选方法快百万倍。研究人员表示,这一技术突破有望显著降低药物研发的成本和时间。
清华大学等研究团队开发了AI驱动的药物筛选平台,实现一天内十万亿次超高速虚拟扫描。该平台利用AI技术加速药物发现过程,比传统方法快百万倍。这一突破有望显著降低药物研发成本和时间。
清华大学等研究团队开发了一个AI驱动的药物筛选平台,能够实现一天内十万亿次的超高速虚拟扫描。该平台利用人工智能技术加速药物发现过程,比传统筛选方法快百万倍。研究人员表示,这一技术突破有望显著降低药物研发的成本和时间。
药物筛选是药物研发中的关键步骤,传统方法通常依赖实验室实验,耗时且成本高昂。近年来,AI技术在药物发现领域得到广泛应用,通过虚拟筛选和机器学习算法,可以快速分析大量化合物,预测其与靶点的相互作用。AI驱动的药物筛选平台能够模拟药物与生物靶点的结合过程,加速候选药物的识别和优化。这一领域的发展有助于应对全球健康挑战,如新药研发和个性化医疗。
DeepSeek的母公司幻方量化在2025年实现约50亿元人民币盈利。这笔资金将用于支持DeepSeek的AGI研发,无需外部融资或商业化。DeepSeek持续产出高水平论文并保持团队稳定,专注于底层模型训练。
超大规模AI数据中心正以革命性架构为AI模型提供算力,但能耗惊人。这些数据中心将数十万GPU芯片集成同步集群,构成巨型超级计算机。科技巨头投入数千亿美元建设,但高能耗带来环境与社区挑战。
爆火神经网络架构KAN的一作刘子鸣将回国任教。他拟于今年9月加入清华大学人工智能学院担任助理教授。KAN是一种可解释性强的神经网络,旨在替代传统多层感知机。
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