RESEARCH NOTES
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Autonomous chemical research with large language models
Autonomous chemical research with large language models 这篇论文展示了一种基于GPT-4的人工智能系统Coscientist，该系统能够自主设计、规划和执行复杂的化学实验。通过整合大型语言模型（LLM）与多种工具（如互联网搜索、文档检索、代码执行和实验自动化），Coscientist在多个化学研究任务中展现了其高效性和创新…
Day 1 慢思考
Day 1 慢思考 引言 现有的研究已经证实了一件事：随着模型规模和训练数据的增长，LLMs 的表现会不断优化 但随着训练阶段规模的进一步扩大，大模型性能提升的边际收益正逐渐减小。 换句话说，提升大模型性能已经到达瓶颈阶段，我们不能再仅仅通过量变去引起质变，而是需要探索在不增加模型参数量的情况下，如何提升推理的质量。 近年来，引入“慢思考”的概念是一个重要的议题。OpenAI …
ECCV2024|SQ-LLaVA：通过自我提问提升视觉语言能力
ECCV2024 SQ-LLaVA：通过自我提问提升视觉语言能力 前言 以LLM为核心的多模态大模型工作LLaVA： 通过在CLIP和Vicuna之间使用一个线性投射层连接的方式完成多模态聊天 - CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）模型是一种多模态预训练神经网络 - 核心思想是使用大量图像和文本的配对数据进行预训练，以学习…
Towards an AI co-scientist
Towards an AI co-scientist 这篇名为 "Towards an AI co-scientist" 的论文，由 Juraj Gottweis, Wei-Hung Weng, Alexander Daryin 等众多研究者共同完成，（根据arXiv的提交日期，我们暂且将其视为一项非常近期的、可能在2025年左右的工作），其核心目标是\ \ 构建一个能够辅助甚…
【知识星球】AI+光谱学：从预测到生成，谱学与机器学习的交汇点
【知识星球】AI+光谱学：从预测到生成，谱学与机器学习的交汇点 随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的蓬勃发展，它们正在为化学领域带来前所未有的变革。从分子属性预测到反应建模，AI正在显著提升科学家的研究效率和创新能力。然而，谱学领域的AI应用——尤其是谱学机器学习（SpectraML）——依然处于相对早期阶段，未完全释放其潜力。谱学技术，如质谱（MS）、核磁共振（NMR）、…