可跨学科理解、多尺度建模,MITLAMM发布微调的大语言模型MechGPT
几个世纪以来,研究人员一直在寻找连接不同领域知识的方法。随着人工智能的出现,我们现在可以探索跨领域(例如,力学-生物学)或不同领域(例如,失效力学-艺术)的关系。为了实现这一目标,麻省理工学院(MIT)原子与分子力学实验室
几个世纪以来,研究人员一直在寻找连接不同领域知识的方法。随着人工智能的出现,我们现在可以探索跨领域(例如,力学-生物学)或不同领域(例如,失效力学-艺术)的关系。为了实现这一目标,麻省理工学院(MIT)原子与分子力学实验室
编辑 | KX在计算材料科学领域,准确高效地模拟材料的电子结构一直是一个非常关键而又极具挑战性的问题。基于密度泛函理论的第一性原理计算方法的高计算需求依然是大尺寸长时间材料模拟所面临的难题。北京科学智能研究院 (AI for Science Institute, Beijing) 提出了一种基于深度
“Scaling Law(尺度定律)确实遇到了一些挑战,从语言能力上来看,大模型确实已经达到天花板:所有的能力已经接近人类的极限、人类专家可以评价的极限。” 曾经被视为大模型“金科玉律”的Scaling Law似正逐渐放缓,影响了下一代大模型推出的节奏,这已成为AI圈内热议的话题。
“Scaling Law(尺度定律)确实遇到了一些挑战,从语言能力上来看,大模型确实已经达到天花板:所有的能力已经接近人类的极限、人类专家可以评价的极限。”曾经被视为大模型“金科玉律”的Scaling Law似正逐渐放缓,影响了下一代大模型推出的节奏,这已成为AI圈内热议的话题。11月29日,在接受