要理解大模型与智能体的关系，需先明确两者的核心定义、能力边界，再从 “技术支撑”“功能延伸”“协同进化” 三个维度拆解其关联。简单来说：大模型是智能体的 “核心...

在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，企业的生存与发展面临着前所未有的挑战与机遇。随着大数据、云计算、物联网等新兴技术的蓬勃发展，人工智能（AI）架构已成为企业实现智...

在自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域，处理长序列数据一直是深度学习的核心挑战。传统的循环神经网络 (RNN) 及其变体 (LSTM、GRU) 存在梯度消...

        这些困境的根源，往往在于责任与角色不明确。而 RACI 模型，正是解决此类问题的 “金钥匙”，它能让团队协作从无序走向有序，释放组织的真正潜力。...

在高性能计算领域，循环结构往往是程序执行的瓶颈。传统编译器虽然能进行基本优化，但对于复杂循环（如嵌套循环、不规则访问模式）的优化能力有限。

在当今数字化时代，图数据无处不在。社交网络中人与人的关系、电商平台里商品的关联、知识图谱中概念的联系，都可以抽象为图结构。面对如此复杂的图数据，如何高效提取节点...

传统的图神经网络 (如 GCN) 在处理节点表示时，需要对整个图进行全局计算。这在处理大规模图数据 (如社交网络、知识图谱) 时会面临严重的内存和计算瓶颈，因为...

上述代码中，通过构造 HTTP 请求向 Stable Diffusion WebUI 的 API 发送文本提示，设置生成图像的步数、宽度和高度等参数。实际使用时...

传统的变分自编码器 (VAE) 使用连续分布来表示潜在空间，这使得它在生成高保真图像时存在一定局限。具体表现为：

通过这些任务，BART 学会了理解文本的语义结构，并能够从损坏的输入中重建原始文本。

高斯混合模型（GMM）如同一位“数据调酒师”，能将复杂的数据鸡尾酒拆解成多杯不同配方的高斯风味基酒，用概率调配出最接近原始味道的组合。

当你能用决策树解释深度神经网络的决策逻辑时（通过树模型代理复杂模型），说明真正掌握了模型解释性的精髓——这是AI可信赖化的关键。记住：好的决策树不仅要准确，更要...

自然界中基因组变异如何影响蛋白质组组成、调控生物功能并最终决定生物适应性，是理解生命多样性与进化机制的核心问题。研究人员建立了一种从基因组到蛋白质组的系统映射框...

酶是生命的分子机器，其功能核心在于底物特异性——即识别并选择性作用于特定底物的能力。这种特异性来源于酶活性位点的三维结构与复杂的过渡态构象。然而，数百万已知酶仍...

对于不同的数据需要分解成哪些重点的字段要素，请看下表（选自《医药大模型》一书中的内容）

大环类化合物通常含有十二元环及以上的环状结构，其结构介于小分子和生物抗体药类大分子之间，这些化学结构能够与蛋白质形成较大的接触界面，相比分子量相当的直链化合物，...

研究人员提出了 SynFormer —— 一种用于高效探索可合成化学空间的生成式建模框架。与传统分子生成方法不同，SynFormer 通过生成分子的合成路径来确...

近日，山东大学（威海）柳军涛课题组在《Genome Biology》期刊上发表了题为《SpatPPI: a geometric deep learning mo...

将分子结构与性质相关联的机器学习方法常被提出作为昂贵或耗时实验的计算机模拟替代方案。在小分子药物发现中，这类方法可为化合物合成和体内研究等高风险决策提供参考。然...

近日，广东省农业科学院农业生物基因研究中心作物品质控制与多组学技术创新团队在黄曲霉毒素合成途径关键调控因子AflR的DNA识别机制研究方面取得新进展。相关研究成...