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AI前沿：AI如何从生命密码到手机助手改变世界

2025/3/5
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AI可可AI生活
AI Deep Dive AI Chapters Transcript
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小
小T
Topics
小T：我参与了对六篇论文的解读，这些论文涵盖了AI在生物数据预测、分子模拟、语言模型优化和设备应用上的创新。首先，蛋白质结构生成方面，我们介绍了ProTENT工具，它利用流模型技术生成蛋白质骨架结构，速度快，可定制，长度可达800个单元，并可通过‘遥控器’指定形状。这项技术无需严格遵循物理规则，也能取得良好效果，未来可用于新药研发和创造全新的人造蛋白质，但目前仍存在一些局限性，例如在要求过于具体时多样性会下降，且目前只能生成结构信息，不能生成序列信息。 其次，在数据预测公平性方面，我们讨论了如何解决AI预测中数据不平衡的问题。通过引入几何约束，可以提高对稀少数据的预测准确率，这项技术尤其适用于单一数值预测，未来可以优化以适应多维数据预测。 再次，在分子动力学模拟方面，我们介绍了MDET工具，它利用简化的Transformer模型高效模拟分子运动，在小分子模拟方面效果显著，速度快，准确性高，但在大分子或长时间模拟中稳定性不足。 然后，在语言模型优化方面，我们介绍了SAS技术，它通过在稀疏空间中引导语言模型的激活，可以控制语言模型的行为，提高其生成内容的真实性，但依赖于预训练编码器的质量。 最后，在移动设备应用方面，我们介绍了CoSMoEs技术，它通过模型压缩和优化训练方法，将专家混合模型部署到手机设备上，提高手机助手的性能和效率，以及RSQ技术，通过重点保护关键信息，提高压缩语言模型的性能。这些技术都展现了AI技术的巨大潜力，但同时也面临着一些挑战，例如模型的稳定性、训练数据的需求以及模型的泛化能力等。

Deep Dive

Chapters
本节探讨了使用AI设计蛋白质结构的最新研究，重点介绍了蛋白质骨架生成工具Proten，以及其在药物研发领域的应用前景和挑战。
  • AI工具Proten能够生成超长蛋白质骨架，长度可达800个单元
  • Proten利用流模型技术，能够根据指定要求生成特定形状的蛋白质
  • 该技术在数据不平衡预测方面取得了显著进展，提升了对稀少数据的预测准确率

Shownotes Transcript

本期《TAI快报》介绍了六项AI前沿进展：

  • Proteína: Scaling Flow-based Protein Structure Generative Models 用AI生成可控蛋白质骨架，助力药物研发。
  • Improve Representation for Imbalanced Regression through Geometric Constraints 以几何方法提升不平衡数据预测公平性。  通过几何约束改善不平衡回归的代表性。以几何方法提升不平衡数据预测公平性。
  • How simple can you go? An off-the-shelf transformer approach to molecular dynamics 用简易模型高效模拟分子运动。  你能有多简单？一种现成的变压器方法用于分子动力学。
  • Steering Large Language Model Activations in Sparse Spaces 在稀疏空间引导语言模型行为更可控。
  • CoSMoEs: Compact Sparse Mixture of Experts 将专家模型优化至手机，兼顾性能与效率。
  • RSQ: Learning from Important Tokens Leads to Better Quantized LLMs 通过重点保护关键信息提升压缩模型性能。

完整推介：https://mp.weixin.qq.com/s/t-DnHam6LlGdGkX6n6XFtg