数据挖掘&机器学习
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Contents of Data Science & Machine Learning (In Chinese)
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Forwarded from Data Mining & Machine learning (Hirah Tang)
https://x.com/ptenigma/status/1855875888480727541?s=52
X (formerly Twitter)
Paul Thompson (@PTenigma) on X
If you are interested in Generative #AI, or statistical physics, you will know that you can use latent diffusion models to make synthetic images (or videos), but these methods are a bit slow (I explain here how the Fokker-Planck formulation and Langevin diffusion…
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Forwarded from Data Mining & Machine learning (Hirah Tang)
https://x.com/keenanisalive/status/1856296978667163876?s=52
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https://mp.weixin.qq.com/s/fvjnOVr2Nr87BBkfWOoxcg
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https://mp.weixin.qq.com/s/yYzluCNaDbttYfG17dusNg
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Nature｜蛋白质的AI设计仍然面临的五个问题
Rosetta和AlphaFold等工具重新定义了蛋白质工程领域。但有些问题目前仍无法解决。
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https://mp.weixin.qq.com/s/zdM9FBw7KL7DZTO55qp9Ww
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「颠覆性」科学没有衰落，谷歌 AI 推动科学发展的 9 种方式
谷歌的 AI for Science。
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https://mp.weixin.qq.com/s/dfR4uprQ2i564IE9hsOXWw
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离职OpenAI后，翁荔博客首次上新，引众网友围观学习（中文全文）
大量干货来袭
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Forwarded from Data Mining & Machine learning (Hirah Tang)
https://mcbal.github.io/post/
mcbal
Blog posts | mcbal
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两个几何深度学习课程分享
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Ilya Sutskever在NeurIPS炸裂宣判：预训练将结束，数据压榨到头了（全文+视频）
接下来将是超级智能：智能体、推理、理解和自我意识。
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https://www.youtube.com/watch?v=NL5OmLcgkTQ
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【人工智能】强化学习方向错太久，是时候该转向持续学习了 | 强化学习之父Richard Sutton | 苦涩的教训 | 多臂老虎机问题 | 反向传播 | 梯度下降 | 奖励假说 | AI科研建议
在加拿大阿尔伯塔机器智能研究所（Amii）近期的视频访谈中，强化学习之父Richard Sutton批评了深度学习主导了这个领域的研究，却忽视了自身的局限性，这让他他感到非常失望，不得不自己下场研究。在访谈视频中，Sutton进一步阐述了持续学习的概念，并且对年轻的研究者给予了一些研究建议。

https://www.youtube.com/watch?v=NvfK1TkXmOQ
成为此频道的会员，即可享受提前一天，观看频道最新发布视频的福利：
https://www.youtube.com/chann…
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https://mp.weixin.qq.com/s/gusFlTBlAEGePYQNAVG2oQ
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当leetcode真题上了生产引发的线上问题
记录并分析一次线上支付系统出现OOM（Out Of Memory）故障的排查与解决过程。
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https://mp.weixin.qq.com/s/CgDj6A-vWv_MBY4N6pd33w
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诺奖得主David Baker：AI for Science的13片蓝海（上篇） - 癌症/自免治疗、阿兹海默症、分子嗅觉等
David Baker预测，在接下来的5-10年内我们将会看到各种全新的人工合成蛋白质在AI大模型的帮助下诞生，解决包括癌症、自体免疫疾病、阿兹海默症在内的医学难题，同时在生物电子、催化剂合成、太阳能采集等领域大展拳脚。
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https://cheminformantics.blogspot.com/2024/12/structure-aware-generative-molecular.html?m=1
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Structure-aware generative molecular design: from 2D or 3D?
TL;DR: I compared recent structure-explicit (3D) algorithms vs. structure-implicit (typically 2D) algorithms for structure-aware generati...
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Forwarded from 数据挖掘&机器学习
https://cheminformantics.blogspot.com/2024/12/structure-aware-generative-molecular.html?m=1
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Structure-aware generative molecular design: from 2D or 3D?
TL;DR: I compared recent structure-explicit (3D) algorithms vs. structure-implicit (typically 2D) algorithms for structure-aware generati...
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Forwarded from Data Mining & Machine learning (Hirah Tang)
https://podcasts.apple.com/ie/podcast/huberman-lab/id1545953110?i=1000536717492
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Controlling Your Dopamine For Motivation, Focus & Satisfaction
Podcast Episode · Huberman Lab · 27/09/2021 · 2h 14m
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https://www.nature.com/articles/s41586-025-08628-5
Nature
A generative model for inorganic materials design
Nature - MatterGen is a model that generates stable, diverse inorganic materials across the periodic table and can further be fine-tuned to steer the generation towards a broad range of property...
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AI药物今年进临床！新任诺奖得主、DeepMind CEO最新发声，虚拟细胞带来生物学革命！
带来好消息
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