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标签:图-文本×
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
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
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
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AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月1日
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AITOP6月1日 00:09
OpenAI 发起“Codex for Open Source”:免费赠送 6 个月 Pro 订阅,开源维护者能否迎来 AI 变革?
5月29日
08:02
AITOP5月29日 08:02
Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了!Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型,长时间任务不跑偏、不废话、不中断,像一个资深工程师一样默默干活,从功能开发到漏洞清扫全包圆,你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”,现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸,被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队,这个模型建议直接上手,效率差距肉眼可见……Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?
5月19日
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09:58arXiv cs.AI@Yanjie Li
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CatalyticMLLM 是一种用于催化材料的图-文本多模态大语言模型,将性质预测和逆向结构设计统一在同一模型和共享表示空间中。传统方法将这两个任务解耦,导致生成模型与预测模型之间存在表示空间和训练目标的不一致,容易引入数据分布偏移和评估偏差。该模型通过统一框架,不仅能利用三维结构和文本信息进行可靠的性质预测,还能根据目标性质生成并筛选物理可行的 CIF 候选结构,形成“逆向设计-预测-筛选-重新设计”的闭环优化。实验表明,该统一范式在催化松弛能预测和逆向设计任务上均优于解耦基线,验证了联合建模的有效性。
论文催化材料多模态大模型性质预测逆向设计图-文本

推荐理由:催化材料研究者终于有了一个能同时做性质预测和逆向设计的统一模型,避免了传统解耦方法的数据偏移问题,做材料计算和 AI 辅助设计的团队可以直接参考其方法。
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