AI.x社区

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→作者：ChiWeiWang随着实现的Pass越来越多，instrumentpass执行、分析每个Pass效果和观察各种事件也愈发重要。可以通过向tvm.transform.PassContext提供tvm.ir.instrument.PassInstrument实例列表来检测Pass。我们提供了一个用于收集计时信息的pass工具（tvm.ir.instrument.PassTimingInstrument），可以通过tvm.instrume...

在细胞这个「工厂」中，氮氧硫（NOS）键就像一个可逆的「智能开关」，能够根据环境中的氧化还原变化调节酶活性。2021年，来自德国哥廷根乔治奥古斯特大学的团队，通过研究淋病奈瑟氏球菌的转醛醇酶，发现了存在于赖氨酸和半胱氨酸之间的NOS键。这项研究超越了单一病原体和酶的研究范畴，为跨学科的蛋白质科学、药物设计和生物工程奠定了重要基础。然而，随着蛋白质结构数据的爆炸式增长，以及科学界对蛋白质结构中化学键的持续...

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→作者：[ZhiChen](https:github.comzhiics)随着Relaytir中优化Pass数的增加，手动执行并维护它们的依赖关系变得难以处理。因此我们引入了一个基础架构来管理优化Pass，并使其适用于TVM堆栈中IR的不同层。Relaytir程序的优化可以在各种粒度上应用，即分别使用tvm.relay.transform.FunctionPasstvm.tir.transform.PrimFuncP...

蛋白质结合剂（如抗体、抑制肽）在疾病诊断、成像分析及靶向药物递送等关键场景中发挥着不可替代的作用。传统上，高特异性蛋白质结合剂的开发高度依赖噬菌体展示、定向进化等实验技术，但这类方法普遍面临资源消耗巨大、研发周期冗长的挑战，且受限于蛋白质序列组合复杂性的固有瓶颈。随着人工智能的发展，蛋白质语言模型（PLMs）成为了理解蛋白质序列与功能关系的重要工具。面向蛋白质结合剂设计，PLMs基于语言模型的生成能力...

盛年不重来，一日难再晨。一直以来，「时间」似涓涓流水，永不停息且难以逆转，时光流转所带来的衰老困扰着一代又一代人。古有秦始皇、汉武帝、唐太宗等伟大帝王寻仙问道追求长生，亦有传说中的亚瑟王圣杯得之即可返老还童。当时代的指针落在21世纪，随着人们对于生命科学的研究不断深入，虽然已经鲜有人提及「永生」，但围绕抗衰老的研究却从未停止。尤其是在全球老龄化问题加剧之际，越来越多的研究团队及企业开始将快速迭代...

在城市建设与发展中，地理空间优化至关重要。从工业园区选址，到公共服务设施布局，它都发挥着关键作用。但传统求解方法存在诸多局限，如今，深度学习技术为其带来了新的转机。近日，在中国地理学会地理模型与地理信息分析专业委员会2025年学术年会上，来自中国科学院空天信息创新研究院的梁浩健博士在「地理空间优化」这一专题下，以「基于分层深度强化学习的城市应急消防设施配置优化方法研究」为题进行了成果汇报演讲，并从...

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→作者：[JianWeng](https:were.github.io)TVM是一个抽象出机器学习加速器异质性的框架，有时用户希望自定义一些分析和IR转换，使得TVM适应自己的专用硬件。本教程介绍如何在TVM中编写自定义Pass。先决条件[​](https:tvm.hyper.aidocshowtoextendwritingpass%E5%85%88%E5%86%B3%E6%9D%A1%E4%BB%B6"先决条件的直接链接")阅...

随着全球气候变化和自然灾害频发，精确可靠的地球系统预测对于减轻灾害影响、支持人类社会进步都至关重要。传统的数值模型虽然功能强大，但计算成本极高，限制了其广泛应用。近年来，人工智能在环境预测领域展现出巨大潜力，特别是在提高预测性能和效率方面。然而，在地球系统多个关键领域，AI的潜力仍未得到充分探索。为了应对这一挑战，微软研究院及其合作者推出了首个大规模大气基础模型Aurora，通过在超过一百万小时的多样...

清华大学刘洋老师组、人民大学高瓴人工智能学院黄文炳老师组、字节跳动AI制药团队共同提出了一种跨分子种类统一生成框架UniMoMo。该框架基于分子片段（block）对不同种类的分子进行统一表示，使用变分自编码器对每个block的全原子构象进行压缩，并在压缩后的隐空间进行几何扩散建模（diffusion），从而实现对同一靶点不同结合分子种类（小分子、多肽、抗体）的设计。UniMoMo在多类分子任务基准的评测中均实现领先表现，展示了跨...

感染性休克（又称脓毒性休克）是指由脓毒症引发的严重循环障碍和细胞代谢紊乱的综合征，在临床表现上可以视为脓毒症发展的「终末阶段」。感染性休克具有极高的病死率，也是目前重症监护病房最致命的疾病之一。根据一项基于英国国家级重症监护数据库的研究报告显示，感染性休克患者的住院死亡率可高达55.5%。​面对这一高致死率的进展性疾病，临床中针对感染性休克强调「时间就是生命」，提倡早发现、早干预、早治疗，从而来降低...

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→[https:tvm.hyper.ai](https:tvm.hyper.ai)作者：[MohamadKatanbaf](https:github.commkatanbaf)本教程描述了将使用microTVM编译的模型集成到自定义开发环境所需的步骤。在本教程中，我们使用[STM32CubeIDE](https:www.st.comendevelopmenttoolsstm32cubeide.html)作为目标集成开发环境（IDE），但我们不依赖于此IDE的任...

近两日，GoogleIO2025热度正盛，公司CEOSundarPichai在活动首日的主题演讲中便分享了多项创新，例如Gemini2.5的全系列升级，AgentMode上线Chrome，编码智能体Jules开启公测，AndroidXR正式版亮相等等。而在一众令人眼花缭乱的重磅更新之中，还隐藏着一个面向于医疗领域的重磅开源成果——MedGemma。据官方介绍，MedGemma系列模型基于Gemma3构建，包含谷歌在医学文本与图像理解方面最强大的开源模型，提供2个版本，分别为40亿参...

蛋白质亚细胞定位（subcellularlocalizationofaprotein）是指蛋白质在细胞结构中具体的定位情况，这对蛋白质行使其生物学功能至关重要。举个简单例子，如果把细胞想象成一个庞大的企业，其中细胞核、线粒体、细胞膜等对应总裁办、发电部、门岗等不同的部门，那么只有对应的蛋白进入正确的「部门」才能使其正常工作，否则便会导致某些疾病发生，如癌症、阿尔兹海默病。因此，精准定位蛋白质亚细胞可以说是生命科学的核心任务之一...

当前的音乐生成模型在生成速度、音乐连贯性和可控性之间面临着固有的权衡。例如，基于LLM的模型（例如Yue、SongGen）在歌词对齐方面表现出色，但推理速度慢且存在结构性伪影。另一方面，扩散模型（例如DiffRhythm）虽然能够实现更快的合成速度，但通常缺乏长距离的结构连贯性。对此，人工智能公司阶跃星辰（StepFun）与数字音乐平台ACEStudio联合推出了一款音乐生成基础模型ACEStepv13.5B，于2025年5月7日开源。该模型在NVIDIAA...

10年前，CheckMate017试验成果曾震动肿瘤学界。「新英格兰医学杂志（TheNewEnglandJournalofMedicine）」、「美国医学会杂志（TheJournaloftheAmericanMedicalAssociation）」等多次报道，接受PD1抑制剂Nivolumab治疗的晚期肺鳞癌患者，生存数据显著提升：中位总生存期从化疗6个月升至9.2个月，18个月生存率是化疗组2倍。这项研究标志着免疫检查点抑制剂（ICI）时代开启，却也暴露晚期非小细胞肺癌（aNSCLC）患者对免疫治疗反应...

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→[https:tvm.hyper.ai](https:tvm.hyper.ai)作者：MehrdadHessar本教程展示了如何使用microTVM构建MLPerfTiny提交。该教程演示了从MLPerfTiny基准模型中导入一个TFLite模型，使用TVM进行编译，并生成一个可以刷写到支持Zephyr的板上的Zephyr项目，以使用EEMBCrunner对模型进行基准测试的步骤。安装microTVMPython依赖项TV...

随着人工智能技术在医疗领域的深度融合与医学影像技术的持续革新，作为解锁生命奥秘的关键钥匙，医学数据正以爆发式的速度累积增长。它突破了传统医学研究的边界，为疾病诊疗与健康管理带来了革命性的变革。在医学研究从经验驱动迈向数据驱动的进程中，基础研究工具的迭代速度逐渐放缓，医学数据集质量成为决定模型能否从理论构想走向临床实用的核心要素。高质量的医学数据不仅能精准捕捉疾病特征，更能为个性化医疗方案的制定...

X射线衍射（Xraydiffraction,XRD）的发现和应用堪称晶体学发展中的一个重要里程碑，因为该技术使得人们能够深入了解晶体的微观结构，继而带动了材料学和整个人类文明的进步。然而，当传统的方法与由微小颗粒组成的粉末状纳米晶体不期而遇时，理想的结果却并未发生。由于纳米晶体尺寸有限（通常小于1000Å），其X射线衍射图谱中布拉格峰会出现明显展宽，导致结构信息出现严重的实质性退化，这为精确解析其晶体结构带来了巨大挑战...

北京时间5月14日深夜，谷歌DeepMind重磅发布了一款名为AlphaEvolve的编程AIAgent，其将大语言模型的强大代码生成能力与自动评估（automatedevaluators）相结合，能够针对数学和现代计算中的一些基础性和复杂问题进行算法的设计与优化。据官方介绍，AlphaEvolve提升了谷歌数据中心、芯片设计以及AI训练流程的效率，还帮助设计了更快的矩阵乘法算法，并找到了一些数学开放问题的新解，展现出在多个领域广泛应用的巨大潜力。具体而...

现有的图像编辑方法主要面临精度与效率之间难以平衡的问题。微调方法需要大量的计算资源和优质数据集，而无需训练的技术则难以满足指令理解和编辑质量。对此，浙江大学和哈佛大学的研究团队推出了InContextEdit（ICEdit），一款基于指令的图像编辑框架，仅需极少的文本指令即可实现精准的图像修改，为图像处理和内容创作提供了更多可能性。InContextEdit通过以下3个关键贡献解决了现有技术的局限性，即语境编辑框架、LoRAMoE混...