Pereiti prie turinio
2026 m. spalio 4 d., sekmadienis
Tenesys AI News
Prenumerata

AI tyrimai

Moksliniai darbai, benchmarkai, architektūros, reasoning ir mokymo metodai.

“Research” — 3 straipsniai ✕

„Microsoft Research“ pristatė Quine – AI pasaulio modelį biologijos tyrimams

„Microsoft Research“ pristatė Quine – tyrimų sistemą, jungiančią daugiarūšį biologijos „pasaulio modelį“ su interaktyviu įrankiu, sujungiančiu AI modelius, mokslinę literatūrą, laboratorijos įrankius ir mokslininkus. Modelis mokomas bendrai iš genomikos, baltymų, chemijos, RNR/ląstelių būsenos ir bioatvaizdų duomenų, siekiant prognozuoti, kaip biologinės sistemos reaguos į intervencijas, prieš atliekant brangius laboratorinius eksperimentus. Kartu su Broad Institute (MIT ir Harvard) „Microsoft“ panaudojo Quine tūkstančių junginių prioritetizavimui pagal jų potencialą perkelti kasos vėžio ląsteles tarp terapiškai svarbių būsenų, o geriausiai įvertinti kandidatai buvo patvirtinti laboratorijoje per vieną savaitgalį. „Microsoft“ dabar atveria „Quine Fellows“ programą, suteikiančią ankstyvą prieigą atrinktiems mokslininkams, tačiau pabrėžia, kad sistema yra eksperimentinė, skirta tik tyrimams, ne klinikiniam naudojimui.

Microsoft Research

Google parodo, kaip TPU pagreitinti vaizdo difuzijos dėmesio skaičiavimus 2,4 karto

Google inžinieriai aprašo, kaip jie įgyvendino retą (sparse) erdvinio-laikinio dėmesio (attention) skaičiavimą vaizdo difuzijos modeliams TPU v6e lustuose, paversdami teorinį Sparse VideoGen (SVG) metodo retumą realiu aparatinės įrangos pagreičiu. Per kelis branduolio optimizavimo etapus (plytelių specializaciją, dydžio derinimą ir kaukės suderinimą su plytelėmis) jie sumažino dėmesio skaičiavimo laiką nuo 96,37 ms (naivus retas variantas) iki 32,76 ms – tai 2,40 karto greičiau nei tankus Splash Attention viename TPU v6e luste, naudojant 75,6 tūkst. token, 10 galvų ir 128 galvos dimensiją.

Google Developers

„Google DeepMind“ pristatė „SynthID Bio“ – AI sukurtų baltymų vandenženklinimą

„Google DeepMind“ pristatė „SynthID Bio“ – vandenženklinimo technologiją, kuri įterpia nepastebimą, patikrinamą parašą į AI sukurtus baltymus ir jų 3D struktūras, nepakenkiant jų biologinei funkcijai. Sistema išbandyta su baltymų jungikliais (VEGF-A, SARS-CoV-2 spyglio RBD, PD-L1) naudojant „AlphaProteo“ ir modifikuotą „ProteinMPNN“, taip pat įdiegta į „AlphaFold 3“ difuzijos tinklą struktūrų vandenženklinimui. „DeepMind“ taip pat bendradarbiauja su Stanfordo „Hie“ laboratorija ir „Arc Institute“, pritaikydama metodą „Evo 2“ genominiam modeliui bakteriofagų genomų vandenženklinimui. Tikslas – sustiprinti biosaugumą, padedant DNR sintezės patikros teikėjams ir viešosioms duomenų bazėms patikrinti AI sukurtų biologinių dizainų kilmę.

Google DeepMind