文章探討了如何利用 GPT 及基礎(chǔ)模型在浩瀚分子空間中尋找新藥,助力突破傳統(tǒng)研發(fā)瓶頸,加速醫(yī)療創(chuàng)新。
Poolside聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Jason Warner在HumanX AI會議上表示,大多數(shù)公司應(yīng)專注于構(gòu)建AI應(yīng)用,而非基礎(chǔ)模型。他認為智能是與電力同等重要的商品,只有真正理解這一點的公司才應(yīng)考慮構(gòu)建基礎(chǔ)模型。Warner強調(diào),基礎(chǔ)模型應(yīng)該是產(chǎn)品的一部分,而非全部,特別是在競爭日益激烈的市場環(huán)境中。
制造通用人形機器人的技術(shù)是“我們當今時代最重要的一項技術(shù)挑戰(zhàn)”,其中,Transformer架構(gòu)、大語言模型以及基礎(chǔ)模型等創(chuàng)新為人形機器人的實現(xiàn)創(chuàng)造了可能。
智能體的認知架構(gòu)是其核心所在,主要包含三個關(guān)鍵要素:模型、工具和編排層。其中,模型(Model)在智能體的運行過程中充當著核心決策制定者的角色。這些模型可以是單個或多個不同規(guī)模的語言模型,并且需要遵循基于指令的推理和邏輯框架,例如ReAct、Chain-of-Thought或Tree-of-Thoughts等。
Scaling Law在這一新階段被賦予了新的定義,標志著大模型領(lǐng)域的競爭焦點已由單純的基礎(chǔ)模型能力比拼,拓展至對場景應(yīng)用與商業(yè)變現(xiàn)能力的深度挖掘。在此轉(zhuǎn)型過程中,人工智能在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面展現(xiàn)出的巨大價值愈發(fā)凸顯。
IBM和NASA的研究人員本周發(fā)布了一個開源的人工智能氣候模型,該模型旨在準確預(yù)測天氣模式,同時,與傳統(tǒng)基于物理的模擬相比,消耗的計算資源更少。