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AI趨勢周報第194期:DeepMind釋出2.14億個蛋白質結構新資料庫

DeepMind釋出2.14億個蛋白質結構新資料庫,幾乎涵蓋地球上所有蛋白質;查核文獻引用更容易了!Meta開源模型能自動比對數十萬條引用;eBay用低程式碼平臺,讓賣家上傳產品照自動轉為3D物品;iPhone不到1毫秒就推論完了!蘋果開源超輕影像辨識骨幹網路

2022-07-31

| Deepmind | AlphaFold | AlphaFold DB | 蛋白質結構

DeepMind把可免費存取的AlphaFold DB蛋白質結構數量,從100萬擴充到2億

DeepMind與歐洲生物資訊研究所(EMBL-EBI)合作,將AlphaFold DB中的蛋白質預測結構數量,從100萬擴充到2億,幾乎涵蓋了所有科學上已知的蛋白質

2022-07-29

| Deepmind | google | Transformer | I/O | ML叢集 | IT周報

AI趨勢周報第190期:600多項任務全都會!DeepMind發表AI通才工具Gato

DeepMind通用AI研究新進展,最近發表通才代理Gato,用單一Transformer模型和各種資料集訓練而成,會玩電玩、導航、聊天等600多項任務;盤點Google I/O三大AI亮點,更多AI搜尋、新語言模型和AR服務,語言部分終於揭露LaMDA 2新成果,還自建一款AI系統回饋工具來測試。

2022-05-20

| Deepmind | AI | 考古

DeepMind新AI可解譯古希臘銘文、年代和地理位置

DeepMind新開發的人工智慧模型,能夠辨識破損文物上的希臘文字,並且判斷年代和地理位置,由於新證據的出現,可能改變現代人對古典希臘政治史的了解

2022-03-11

| GitHub | 程式碼掃描 | Meta | 推薦系統 | 通用翻譯 | 核融合 | Deepmind | 碳排放 | IT周報

AI趨勢周報第185期:GitHub優化程式碼掃描功能,自動揪出潛在安全漏洞

GitHub以先前開發的程式碼掃描工具CodeQL為基礎,用機器學習來強化這個規則式工具,讓它也能揪出較難察覺的潛在安全漏洞;Meta開源用來訓練參數破兆的超大推薦系統函式庫;碳排量最多減少1000倍!Google新ML碳排量預測法能找出更省碳的運算配置

2022-03-03

| Deepmind | AI | 核融合

Deepmind以AI控制環磁機中的氫電漿,推進核融合發電研究

Deepmind使用深度增強學習,來自動找出在環磁機中,控制電漿的電磁線圈所需要的電壓,達到過去未有過的精準控制

2022-02-21

| Deepmind | AI | 紅隊 | 語言模型

Deepmind以紅隊模型自動化探索語言模型的有害行為

Deepmind利用紅隊語言模型來生成測試使用案例,以自動發現語言模型的各種有害行為

2022-02-08

| 問題解決型AI | Deepmind | AlphaCod | 程式設計

DeepMind程式設計AI AlphaCode具人類工程師中等水準

Alphabet旗下DeepMind宣布其打造的AlphaCode系統,透過實際參與Codeforces的評比,來證明該模型所產出的程式碼,具備中等程式設計師水準

2022-02-03

| Deepmind | Gopher | 語言模型

Deepmind開發具有2,800億參數的語言模型Gopher,探索模型規模對效能的影響

Deepmind發現增加模型的參數量,並不會全面增加模型的能力,只有特定領域能力大幅增加,且部分領域沒有顯著改善

2021-12-10

| Alphabet | 新創 | Isomorphic Laboratories | 人工智慧 | AI | 藥物開發 | Deepmind

Alphabet成立以AI來開發新藥的Isomorphic Laboratories

Isomorphic Laboratories的技術將奠基在Alphabet旗下專門開發人工智慧的DeepMind上,並由DeepMind執行長兼任Isomorphic Laboratories的執行長與創辦人

2021-11-05

| google | Deepmind | 機器人 | 物理模擬 | 函式庫

DeepMind免費釋出機器人用物理模擬函式庫MuJoCo

MuJoCo實作了所有運動方程,可以精確地描述現實世界的運動,使得開發者能夠將其用在機器人開發上,獲得良好的結果

2021-10-19

| 強化學習 | Deepmind | 機器人

DeepMind釋出可改進機器人堆疊物體能力的基準測試RGB-Stacking

DeepMind所發布的RGB-Stacking基準測試,提供技能掌握以及技能泛化兩種難度的堆疊任務,而DeepMind的機器人已經可以在真實世界的技能掌握任務,達到82%的成功率

2021-10-13