AITOP6月11日 15:28
精选
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6月11日
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1107 vs 303：谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型，把大模型速度翻了4倍
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AITOP6月11日 15:23
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6月1日
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5月21日
10:22
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arXiv cs.LG@D. -M. Mei, K. Acharya, C. M. Adhikari, M. Adhikari, S. Aryal, B. V. Benson, K. Bhatta, S. Bhattarai, N. Budhathoki, A. M. Castillo, D. Chakraborty, S. Chhetri, S. Choudhury, T. A. Chowdhury, R. D. Cruz, B. Cui, S. Dhital, K. -M. Dong, R. Gapuz, A. Ghasemi, E. Z. Gnimpieba, B. D. S. Gurung, H. A. Hashim, R. I. Harry, K. -E. Hasin, M. K. Hassanzadeh, M. K. Jha, D. Kim, K. -C. Kong, B. Lama, A. Mahat, N. Maharjan, A. Majeed, J. Mammo, M. M. Masud, K. S. Moore, A. Nawaz, H. Oli, S. A. Panamaldeniya, L. Pandey, R. Pandey, Z. Peng, A. Prem, M. M. Rana, K. Rana Magar, R. Rizk, C. S. Tadi, L. -W. Wang, Y. Yang, G. -L. Yin, C. -X. Yu, D. Zeng, M. Zhou, Q. Zhou
精选
推荐理由：做材料发现和生物医学交叉研究的团队终于有了一个可落地的AI原生平台蓝图——它解决了数据碎片化和治理缺失的痛点，做纳米药物递送或生物材料设计的可以直接参考其试点方案。
5月18日
10:33
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arXiv cs.LG@Abhijatmedhi Chotrattanapituk, Ryotaro Okabe, Eunbi Rha, Mariya Al-Hinai, Eugene Jiang, Daniel Pajerowski, Yongqiang Cheng, Joshua J. Turner, Mingda Li
精选
推荐理由：磁性结构预测长期依赖昂贵实验或复杂第一性原理计算，MSN用图神经网络直接预测，精度接近实验，做磁性材料或凝聚态物理的团队值得关注，可以大幅加速筛选流程。