数据挖掘&机器学习
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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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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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Data Mining & Machine learning
(
Hirah Tang
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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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【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。
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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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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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(
Hirah Tang
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https://podcasts.apple.com/ie/podcast/huberman-lab/id1545953110?i=1000536717492
Apple Podcasts
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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不存在的世界
https://mazzzystar.com/2025/01/30/chatgpt-to-deepseek-r1-zh/
写得真好!
TLDR
Deepseek R1可能找到了超越人类的办法
我本想写一篇关于 DeepSeek R1 的科普文,但发现很多人仅仅把它理解为 OpenAI 的复制品,而忽略了它在论文中揭示的&quot惊人一跃&quot,所以,我决定重新写一篇,讲讲从 AlphaGo 到 ChatGPT,再到最近的 DeepSeek R1 底层原理的突破,以及为什么它对所
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https://x.com/yimatweets/status/1886219463928033597?s=52
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https://arxiv.org/abs/2501.10282
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Computational Protein Science in the Era of Large Language Models (LLMs)
Considering the significance of proteins, computational protein science has always been a critical scientific field, dedicated to revealing knowledge and developing applications within the protein...
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https://mp.weixin.qq.com/s/J93KJ-IVbKOKcqsOv8SFBw
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再次颠覆学界想象,何恺明发表新作:扩散模型不一定需要噪声条件
去噪扩散模型成功运行,噪声条件不是必需的。