哈佛、哥大开源1600万组蛋白质序列,解决AlphaFold 2训练数据私有难题!


["Inceptive通过大规模学习生物软件语言,实现新的蛋白质和药物的设计生成。","Inceptive将深度学习应用于药物设计,实现可编程、可扩展的新药开发。","Inceptive CEO Jakob Uszkoreit提出LLM计算资源分配不足是效率低下的关键因素。"]
近日,教育培训行业的两大巨头 —— 好未来与新东方,陆续发布了2025财年中期财报,展示了各自的市场表现和发展战略。这两份财报不仅是企业自身运营状况的反映,更是行业未来走向的重要风向标。好未来在2025财年第三季度净营收达到了6.064亿美元,较去年同期的3.735亿美元增长了62.4%。公司毛利润同比增长59.6%,达3.198亿美元,并成功扭亏为盈,实现归属于公司的净利润2306.9万美元。而其财务状况也非常稳健,现金及短期投资总额高达38.358亿美元。相比之下,新东方在2025财年第二季度
近日,智谱科技(Aibot)经历了一次显著的管理层变动。前 Midjourney 亚洲区副总裁王玥婷正式加入智谱,负责多模态产品和市场的发展。此次人事变动引发了业界的广泛关注,尤其是在数字化和人工智能快速发展的背景下,智谱选择引进具有丰富行业经验的人才,意在增强其市场竞争力。智谱的首席战略官张阔和副总裁曲滕相继离职,这一消息虽然引起了一些猜测,但公司内部人士表示,这并不会对公司的融资计划造成影响。智谱正在积极寻求新的投资机会,计划吸引年轻的中高层管理人
在当今数字化迅猛发展的背景下,人工智能(AI)已经成为企业提升竞争力的重要工具。然而,尽管各大公司在超大规模云服务(hyperscaler)AI 产品上投入了巨额资金,但 AI 领导者们依然面临诸多挑战。近日,数据机器人公司(DataRobot)联合 CIO.com 发布了一项全球调查,结果显示,超过50% 的 AI 领导者计划增加对云服务提供商的投资,以解决当前面临的主要问题。这项调查涵盖了200多位 AI 领域的高层决策者,重点探讨了企业在应用 AI 技术时的难题。调查结果表明,互操作性不足、治理和合规
在学术研究领域,文献检索是一项复杂且重要的信息获取任务。研究人员需要能够处理复杂的、专业知识领域的检索能力,以满足细致的研究需求。然而,现有的学术搜索平台,如谷歌学术,往往难以应对这些复杂的研究查询。例如,针对使用 UCB 方法的非平稳强化学习的专业查询,需要更强的计算和分析能力。此外,研究人员在进行文献综述时,通常需要耗费大量的时间和精力手动浏览庞大的学术数据库。尽管已有多项研究探讨了大型语言模型(LLMs)在学术论文检索和科学发现中的应用