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几何图神经网络的三大主流框架解析 1. 引言 在AI4Science领域,深度学习已被广泛应用于药物发现、蛋白质结构预测、动力学模拟等多个科学研究方向。由于高质量数据的稀缺性,尤其是以三维结构形式呈现的数据,几何深度学习显得尤为重要。本文将深入探讨当前几何深度学习领域基于图神经网络(GNN)的三种主流框架及其代表性工作。 群不变GNN 第一种框架是维持群不变性(G-invariant)的GNN。代表性工作之一是发表在NeurIPS 2021的GemNet(GemNet: Universal Directional Graph Neural Networks for Molecules)。GemNet讨论了不变性网络可能存在的“毕加索问题”,即如果一张人脸图片只有眼睛部分经过旋转,那么一个“旋转不变”的CNN可能无法识别出这种错误。GemNet希望在保持相对旋转信息的同时,对全局旋转保持不变。 使用笛卡尔向量的群等变GNN 在一些特定应用场景中,我们希望模型能够根据输入的旋转变化产生相应的等变输出。例如,在蛋白质复合物预测问题中,两个蛋白质无论处于何种初始位置,都不会影响它们形成复合物的反应。这种类型的网络即为群等变图神经网络(G-equivariant GNN),其中一种有代表性的模型是使用笛卡尔向量的等变网络EGNN(E(n) Equivariant Graph Neural Networks,ICML 2021)。 使用球形张量的群等变GNN 群等变图神经网络的主流是使用球形张量框架,一些工作称该框架为e3nn。MACE发布于NIPS2022(MACE: Higher Order Equivariant Message Passing Neural Networks for Fast and Accurate Force Fields)。它在e3nn框架中提供了一种计算高k体阶特征的高效方法,即通过原子团簇展开。 总结 本文探讨了AI4Science领域中几何图神经网络的三种主流框架及其代表性工作,即群不变GNN、使用笛卡尔向量的群等变GNN,以及使用球形张量的群等变GNN。这些工作具有良好的性能,在效率上具有优势,有充足的理论支持,是很有潜力的研究方向。
特斯拉于 2023 年 1 月在改款的 Model S 和 Model Y 上量产了 AI4 芯片,最终于 2024 年 12 月推送了首个全面基于 AI4 开发的模型 FSD v13。中间时隔 24 个月。 从工程优化的角度看,AI3 平台逐渐出现瓶颈,但还是有继续迭代,进一步提高上限的空间。尚不知特斯拉会在什么时候停止更新。 目前看英伟达 Thor 芯片会在 2025 年 5 月量产,不知完全基于 Thor 开发的模型会在什么时候推送,Orin 平台什么时候停止更新。 另一个主流玩家华为,由于芯片迭代的信息非常局限,更难对比了。
特斯拉FSD V13:AI4的全新升级 特斯拉的FSD(完全自动驾驶)V13即将发布,这次更新带来了许多令人兴奋的新功能。以下是一些主要的改进和新增功能: 堨熩⑨𞓥 导现在支持36Hz全分辨率的AI4视频输入,提供更流畅的驾驶体验。 神经网络架构:原生AI4输入和神经网络架构的加入,使得系统更加智能和高效。 𞠦𐦍饱:数据扩展了4.2倍,训练计算也扩展了5倍,由Cortex集群支持,提升了系统的学习和处理能力。 ⏱️ 延迟减少:光子到控制的延迟减少了2倍,使得驾驶更加实时和响应迅速。 㯸 速度配置文件:在城市街道和高速公路上启用速度配置文件,提供更加智能的速度控制。 启动模式:通过按钮从停车状态启动FSD(监督模式),方便用户操作。 集成功能:集成了解锁、倒车和停车功能,提升了系统的便利性。 렧Ⱖ规避:提高了碰撞规避的奖励预测,确保驾驶安全。 摄像头清洁:改进了摄像头清洁功能,提升了系统的视觉感知。 ️ 控制器设计:重新设计了控制器,使其更加平滑和准确地跟踪,提升了驾驶的舒适性。 砥覀绕行:动态绕过道路封闭,并在车队检测到的情况下在受影响的路线中显示这些信息,提升了驾驶的灵活性。 即将改进的功能包括: 模型尺寸扩展:模型尺寸扩展至3倍,提升了系统的处理能力。 上下文长度扩展:模型上下文长度扩展至3倍,提升了系统的上下文理解。 ️ 音频输入:加入音频输入,用于更好地处理紧急车辆,提升了系统的环境感知。 导航奖励预测:改进了导航的奖励预测,提升了系统的导航准确性。 栨ﯥ橗:改进了误刹车和停车场中低速行驶的问题,提升了驾驶的安全性。 🯸 目的地选项:支持目的地选项,包括路边停车、泊车入位、进入车道或车库,提升了系统的实用性。 地图和导航输入:提高了地图和导航输入的高效表示,提升了系统的地图处理能力。 摄像头遮挡处理:改善了摄像头遮挡问题的处理,提升了系统的视觉感知。 这些更新无疑将进一步提升特斯拉FSD的性能和用户体验,让自动驾驶技术更加成熟和可靠。
寒武纪调入上证50,这事儿闹的。陈氏兄弟当然对全世界AI处理器的发展有很高贡献,但是NPU也好,GPU也好,销售IP也好,首先要造得出来先进制程的产品,其次要搭得起产业化规模化广泛应用的框架,第三是在AI4Science,AI 4Finance,智能驾驶,超级算力集群,工业制造系统级仿真等等尖端领域有丰富落地成果,这些才是XX版英伟达的标配。。。。正如美联储调息不能突破核聚变一样,其实A股炒市值也不能解决科技卡脖子问题[允悲][允悲][允悲]
11 月 7 日 AI早报 1. 英伟达发布视觉开发工具AI Blueprint:NVIDIA发布视觉AI Blueprint,助力各行业开发视频、图像分析AI Agent。该产品支持自然语言提示定制AI Agent,无需编程,降低部署门槛。可应用于智能城市、仓库监控、交通管理等场景,提高效率与安全性。 2. 港科大、中科大等联手推出GameGen-X国产实时AI游戏: GameGen-X是由港科大、中科大等机构合作研发的AI模型,实现了开放世界游戏的实时生成与交互控制。该模型通过扩散Transformer,能够生成高质量角色、动态环境和复杂事件,并支持用户输入的多模态控制。GameGen-X为游戏内容设计和开发带来了革命性变化,展示了生成模型在自动化游戏创作中的巨大潜力。 3. 亚马逊发布X-Ray Recaps C端应用:AI追剧把握精彩瞬间:亚马逊Prime Video推出了基于生成式AI的X-Ray Recaps功能,能生成剧集、季度或场景的简洁总结。用户可以精准回顾错过的剧情,而无需回退播放或担心剧透。X-Ray Recaps结合亚马逊Bedrock云服务,支持按需总结复杂故事情节,目前在Fire TV用户中测试,年底将扩展支持。 4. 小鹏AI机器人Iron发布,何小鹏说没有500亿造不好AI机器人:小鹏AI机器人Iron采用仿人设计,身高178cm、62个主动自由度,搭载图灵AI芯片。机器人配备鹰眼视觉系统和强化学习算法,具备类似驾驶的行走能力。何小鹏强调AI机器人比AI汽车更难,500亿投入是实现这一目标的最低标准。 5. GPT-4o加钱居然能变快?新功能7秒完成原先23秒的任务:OpenAI推出“预测输出”功能,GPT-4o的响应速度提高5倍,减少任务完成时间。“预测输出”通过跳过已知内容加速任务执行,适用于更新、重写和迭代现有内容。该功能仅支持GPT-4o和GPT-4o mini模型,并以API形式提供,但使用时会增加成本。 6. CMU、Meta发布VQAScore优化文生图,Imagen3已采用: VQAScore是CMU和Meta联合推出的新评估指标,用于自动评估文本生成图像的质量,超越传统CLIPScore等方法。GenAI-Bench是一个包含复杂提示词的基准集,助力提升文生图模型的性能并提供更细致的技能分析。VQAScore和GenAI-Bench已被Imagen3等多个项目采用,用于优化生成式AI模型,提升图像与文本的匹配度。 6. Fish Agentv0.1-3b:集成ASR和TTS的端到端语音模型:Fish Agent是一个集成ASR和TTS功能的端到端语音处理模型,支持多语言语音到语音转换。该模型无需传统编解码器,能够直接进行语音输入到语音输出的转换,适用于多种音频处理场景。Fish Agent经过多语言音频数据训练,能够精准捕捉并生成环境音频信息,提供自然的语音交互体验。 7. 别让大模型CoT「想」太多,OpenAI o1准确率竟下降36.3%:研究发现思维链(CoT)在某些任务中会导致大模型性能下降,特别是在隐性统计学习和面部识别任务中。在隐性统计学习任务中,OpenAI o1模型准确率下降36.3%。研究启示CoT并非总能提升性能,未来优化LLM的提示策略需关注此类负面影响。
AI时代来了!五大AI核心公司,让你先人一步! 1.英伟达(Nvidia):GPU王者,AI算力基础! 2.谷歌(Google):搜索巨头,AI技术全面领先! 3.微软(Microsoft):云计算巨头,AI应用落地先行! 4.亚马逊(Amazon):电商巨头,AI赋能全产业链! 5.Meta(Facebook):社交媒体巨头,元宇宙AI应用潜力无限! 投资AI,就是投资未来,抓住财富。
论文被接受!恭喜 恭喜你,你的论文“Improving AlphaFlow for Efficient Protein Ensembles Generation”已经被ICML 2024 AI4Science会议接受了!頊 论文提交日期:12:01, 5G2 젨标题:Improving AlphaFlow for Efficient Protein Ensembles Generation 会议:ICML 2024 AI4Science 邮件内容: 亲爱的Shaoning Li, 感谢你将论文“Improving AlphaFlow for Efficient Protein Ensembles Generation”提交给ICML 2024 AI4Science会议。我们非常高兴地通知你,你的论文已经被接受了! 你可以在OpenReview的提交页面找到最终的评审意见。 如果你有任何问题或需要进一步的信息,请随时联系我们。銊祝你一切顺利! ICML 2024 AI4Science程序委员会 请注意,回复此邮件将不会收到任何进一步的通知。瀀
留学作业AI率太高?试试这些降重技巧! 越来越多的学校在查重系统中纳入了AI率检测,这让许多使用AI的留学生感到头疼。 从最初使用ChatGPT时的兴奋,到现在的迷茫和焦虑,留学生们不必惊慌。以下是一些实用的降重技巧: 1️⃣ Turnitin的查重逻辑 Turnitin主要对比的是段落的统一度和句型复杂度,而不是AI写作背后的深层逻辑。因此,降低AI率并不难,可以通过改写和降重来实现。 2️⃣ AI率是如何产生的 使用ChatGPT、Deepl、Quillbot等工具进行写作、英文翻译、AI润色或多个软件互用等,都会导致AI率增加。 3️⃣ 如何降低AI率 保持原文意思不变,换种表达方式。可以使用同义词替换、词组变换、单复数变化、词性转换、长句拆成短句、短句合并成长句、主动句和被动句变换等方法。同时,要确保不会有连续三个词不改动的情况。 4️⃣ ️ 使用软件或工具能否降AI? 使用其他软件或工具降AI率可能会导致句子不通顺、逻辑欠缺,甚至可能增加AI率。目前,人工逐字逐句改写降AI似乎是唯一可靠而高效的方法。 留学生们可以通过这些方法,有效降低作业和论文中的AI率,避免不必要的麻烦。
GPT-4新突破!AI要变天? 1. 젳60集团创始人周鸿祎和百川智能CEO王小川谈GPT 周鸿祎:AI应用的胜负,最终由用户选择决定。 王小川:中国与谷歌在AI上仍有差距,GPT-4的能力提升令人瞩目。 GPT-4在数学推理上的新成就 GPT-4在最新的数学推理数据集上取得了SOTA成绩,新型Prompting技术使其推理能力大幅提升。 华为联合香港提出Progressive-Hint Prompting (PHP)方法,模拟人类解题过程,引导大模型逐步接近正确答案。结果显示,GPT-4+PHP的表现远超GPT-4+CoT。 𑤼达GPU订单交付延迟,AI芯片缺货涨价 英伟达A100价格涨幅达37.5%,A800价格涨幅为20.0%。 英伟达GPU交货周期延长,部分订单需等到12月才能交付。 蠏penAI文本生成3D模型升级 OpenAI研究团队推出了Shap •E模型,用于合成3D资产的条件生成式模型,已开源。 𑠧聉做好事,让美好变更好! 黄晓明担任传播大使,倡导新生儿黄疸AI图像识别、AI寻人、AI物种保护、AI反诈骗等AI+公益活动。 在"AI+公益"的浪潮中,第三届Light技术公益创造营汇聚了6000名开发者,黄晓明担任公益传播大使。
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