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E. coli

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8月28日
21:23
21:23elvis@omarsar0
78°
Google DeepMind的Co-Scientist研究将AI从模拟带入真实世界实验。该系统在HealthBench Hard和Professional基准上击败了六种前沿模型。在化学领域,它设计了MXenes的安全前体路线,并实现了单层MoS2、MoSe2和WS2的一次性生长。在生物学中,它从稀疏成像数据预测了E. coli的表型梯度,与实际测量结果匹配。
论文Co-ScientistGoogle DeepMindMXenes

推荐理由:Google DeepMind的Co-Scientist能做真实实验,论文可靠性高,比其他模型表现更好。
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