需求人群:
"该产品主要面向科研人员,尤其是从事生物医学、化学、物理学等基础科学研究的科学家。它可以帮助他们快速生成新的研究方向和实验方案,减少文献调研时间,加速科学发现的进程。对于跨学科研究团队,AI co-scientist 能够整合不同领域的知识,提供更全面的研究视角。"
使用场景示例:
在急性髓系白血病(AML)的药物再利用研究中,AI co-scientist 提出新的药物候选方案,并通过实验验证其有效性。
在肝纤维化治疗靶点发现中,AI co-scientist 提出具有抗纤维化活性的表观遗传学靶点,并在人体肝组织类器官中验证其效果。
在抗菌素耐药性研究中,AI co-scientist 独立提出新的基因转移机制,并与实验室实验结果一致。
产品特色:
生成新颖的研究假设和实验方案,帮助科学家探索未知领域。
通过多智能体协作,利用生成、反思、排名等机制优化假设质量。
支持科学家通过自然语言交互,提供反馈或种子想法。
利用 Gemini 2.0 的强大语言能力,整合跨学科知识。
通过实验验证,展示其在生物医学领域的实际应用价值。
使用教程:
1. 确定研究目标:科学家通过自然语言描述其研究目标,例如‘探索急性髓系白血病的新药物再利用机会’。
2. 输入系统:将研究目标输入 AI co-scientist 系统,系统将自动解析并生成研究计划。
3. 生成假设:系统通过多智能体协作生成多个新颖的研究假设和实验方案。
4. 评估与反馈:科学家对生成的假设进行评估,并提供反馈,系统根据反馈进一步优化假设。
5. 实验验证:将优化后的假设转化为实验方案,并在实验室中进行验证。
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AI co-scientist 是一个基于 Gemini 2.0 的多智能体 AI 系统,旨在帮助科学家生成新的研究假设和实验方案,加速科学发现。
AI co-scientist 是谷歌研究团队开发的一款多智能体 AI 系统,旨在通过人工智能技术辅助科学研究。该系统基于 Gemini 2.0 构建,能够模拟科学方法的推理过程,生成新的研究假设和实验方案。它通过多智能体协作,利用生成、反思、排名、进化等多种机制,不断优化输出结果。AI co-scientist 的主要优点包括高效生成新颖的科学假设、强大的跨学科知识整合能力以及与科学家的协作能力。该系统目前处于研究阶段,通过与全球顶尖科研机构合作,验证其在生物医学等领域的应用潜力。
基于GPT风格的生物医学语言模型
BioMedLM是由斯坦福大学和DataBricks团队合作开发的基于GPT风格的生物医学语言模型,具有2.7亿参数,通过在生物医学领域的专业知识上训练,可以有效地回答有关医学和生物学的复杂问题。可以在单个A100 GPU上方便地进行微调,并在笔记本电脑上运行推理。在MedMCQA上达到57.3%的得分,在MMLU医学遗传学考试上达到69.0%的得分。产品功能包括生物医学问答系统、患者咨询回答、文献检索与总结、数据隐私与内部部署、模型训练数据的完全记录。BioMedLM已在Hugging Face Hub上公开发布,允许任何人下载并微调模型。
生物医学领域的专业通用模型
UltraMedical项目旨在开发生物医学领域的专业通用模型,这些模型旨在回答与考试、临床场景和研究问题相关的问题,同时保持广泛的通用知识基础,以有效处理跨领域问题。通过使用先进的对齐技术,包括监督微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和赔率比偏好优化(ORPO),训练大型语言模型在UltraMedical数据集上,以创建强大且多功能的模型,有效服务于生物医学社区的需求。
自动化科学研究的多智能体图推理系统。
SciAgentsDiscovery 是一个利用多智能体系统和大规模本体知识图谱,自动化科学研究的系统。它通过整合大型语言模型、数据检索工具和多智能体学习系统,能够自主生成和完善研究假设,揭示潜在的机制、设计原则和意外材料属性。该系统在生物启发材料领域展示了其跨学科关系的发现能力,超越了传统人类驱动的研究方法。
先进的开源生物医学大型语言模型,专为医疗领域设计。
OpenBioLLM-70B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型,专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调,能够理解和生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中展示了超越其他类似规模开源生物医学语言模型的优越性能,并且在与更大的专有和开源模型如GPT-4、Gemini、Medtron-70B、Med-PaLM-1和Med-PaLM-2的比较中也展现了更好的结果。
一款基于生物医学数据的8亿参数大型语言模型
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型(LLM),在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型,并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力,是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
一款专为生物医学领域设计的开源大型语言模型
OpenBioLLM-8B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型,专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调,能够理解并生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中的表现超越了其他类似规模的开源生物医学语言模型,并与更大的专有和开源模型如GPT-3.5和Meditron-70B相比也展现出更好的结果。
将科学研究快速转化为可复现的代码
Cerelyze是一个为工程师、研究人员和学者设计的工具,能够将技术研究论文转化为可用的代码。它提供了三个主要功能:1. 理解:通过与论文进行有意义的对话,深入理解研究论文。2. 实施:自动将论文中讨论的方法转化为Python代码或逐步说明,节省时间和精力。3. 运行:通过运行示例案例,快速了解论文并查看输出结果。Cerelyze还支持处理方程、表格和图形数据,并能够帮助工程师快速原型化算法,加速创新。
通过开放科学构建并普及通用人工智能
KYUTAI是一个位于巴黎的人工智能研究实验室,其使命是通过开放科学来构建和普及人工智能。这代表了一种开放的、协作的研究环境,旨在推动人工智能技术的发展和应用。KYUTAI实验室致力于教育和普及,通过提供在线试用和教育讲座等方式,让更多人了解和接触人工智能。
AI系统设计新型蛋白质,助力生物和健康研究。
AlphaProteo是DeepMind推出的首个AI系统,用于设计新型、高强度的蛋白质结合体,作为生物和健康研究的构建模块。这项技术有潜力加速我们对生物过程的理解,并助力新药的发现、生物传感器的开发等。AlphaProteo能够为多种目标蛋白质生成新的蛋白质结合体,包括与癌症和糖尿病并发症相关的VEGF-A。它在实验成功率和结合亲和力方面均优于现有方法,能够显著减少涉及蛋白质结合体的初步实验所需的时间。
人工智能入门教程网站,提供全面的机器学习与深度学习知识。
该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。
推动人工智能安全治理,促进技术健康发展
《人工智能安全治理框架》1.0版是由全国网络安全标准化技术委员会发布的技术指南,旨在鼓励人工智能创新发展的同时,有效防范和化解人工智能安全风险。该框架提出了包容审慎、确保安全,风险导向、敏捷治理,技管结合、协同应对,开放合作、共治共享等原则。它结合人工智能技术特性,分析风险来源和表现形式,针对模型算法安全、数据安全和系统安全等内生安全风险,以及网络域、现实域、认知域、伦理域等应用安全风险,提出了相应的技术应对和综合防治措施。
医学AI能力开放共享平台
医真是一个医学AI能力开放共享平台。汇聚众多医学院校、科研院所、医疗机构、医疗企业的优秀医学AI产品和解决方案,通过开放接口的方式对外提供服务,助力众多行业以最便捷高效的方式获取医学AI能力,提升工作效率。
加速人类科学发现的人工智能
xAI是一家专注于构建人工智能以加速人类科学发现的公司。我们由埃隆·马斯克领导,他是特斯拉和SpaceX的CEO。我们的团队贡献了一些该领域最广泛使用的方法,包括Adam优化器、批量归一化、层归一化和对抗性示例的发现。我们进一步引入了Transformer-XL、Autoformalization、记忆变换器、批量大小缩放、μTransfer和SimCLR等创新技术和分析。我们参与并领导了AlphaStar、AlphaCode、Inception、Minerva、GPT-3.5和GPT-4等该领域一些最大的突破性发展。我们的团队由AI安全中心主任Dan Hendrycks提供咨询。我们与X公司紧密合作,将我们的技术带给超过5亿X应用用户。
自动化科学发现的前沿系统
The AI Scientist 是一个全面的系统,旨在实现完全自动化的开放式科学发现。它使得基础模型,如大型语言模型(LLMs),能够独立进行研究。该系统代表了人工智能在科学研究领域的一个重大挑战,通过自动化的方式辅助人类科学家进行思考和编码,同时减少了对人工监督的依赖。
跳到主要内容 Chrome 应用商店探索扩展程序
BenAI Research Assistant是一款基于人工智能的文献分析插件,用于增强生物医学研究。它可以帮助科学家更高效地阅读文献、快速发现证据,并提供工具来加快阅读速度。它支持决定是否阅读一篇文章、理解和发现文章的关键见解、回答科学问题、保持研究流程无需额外工具等主要功能。适用于学术界、制药和生物技术公司的科学家。
智能医学听写服务
Scribeberry是一款智能医学听写服务,利用人工智能技术帮助医疗专业人士高效转录和管理他们的医学笔记。Scribeberry提供智能医学听写服务,支持医疗专业人士选择模板、生成医学笔记,通过实时患者对话或输入病例详情来产生笔记,并能与Scribeberry进行交流以补充额外的笔记、信函和转诊。
京东自主研发的人工智能开放平台
京东人工智能开放平台NeuHub,汇聚京东自主研发的人工智能核心技术,包含语音、图像、视频、NLP等技术,通过平台向外开放,助力行业智能升级。平台还提供数据标注、模型开发、训练和发布等全流程服务,以及创新应用案例,帮助企业实现智能化转型。
OLAMI是一个人工智能开放平台
OLAMI是一个提供云端API、管理界面、多元机器感知解决方案的人工智能软件开发平台。OLAMI平台具有语音识别、自然语言理解、对话管理、语音合成等语音AI技术,以及图像识别、语义理解等视觉AI技术,可以轻松地为产品加入人工智能,提升用户体验。
AI洞察,智能世界。探索人工智能、科学、技术、娱乐和金融领域的最新动态和见解。
Good AI Club是一个AI社区,提供专家见解、新闻和趋势,探索人工智能在塑造更智能世界中的作用。它强调将最新的AI技术和趋势传达给广大用户。
提供AI和机器学习课程
Udacity人工智能学院提供包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理和AI产品管理在内的AI培训和机器学习课程。这些课程旨在帮助学生掌握人工智能领域的最新技术,为未来的职业生涯打下坚实的基础。
AI在医学领域的初步研究
o1 in Medicine是一个专注于医学领域的人工智能模型,旨在通过先进的语言模型技术,提升医学数据的处理能力和诊断准确性。该模型由UC Santa Cruz、University of Edinburgh和National Institutes of Health的研究人员共同开发,通过在多个医学数据集上的测试,展示了其在医学领域的应用潜力。o1模型的主要优点包括高准确率、多语言支持以及对复杂医学问题的深入理解能力。该模型的开发背景是基于当前医疗领域对于高效、准确的数据处理和分析的需求,尤其是在诊断和治疗建议方面。目前,该模型的研究和应用还处于初步阶段,但其在医学教育和临床实践中的应用前景广阔。
绘图,问答,图片处理一站式 AI 服务
小门道 AI 是一个提供 AI 服务的网站,包括 Midjourney 和 Stable Diffusion 绘图,chatgpt 对话,抠图,去除水印,魔法抹除,图片变清,无损放大等功能。我们提供智能问答功能,可联网搜索,任务式 (基于 AutoGPT),学术助理,上传文件,数学解题等。同时,我们还提供抠图、放大变清、转矢量图、人脸融合等图片处理功能。产品定价根据具体功能和使用情况而定,定位于提供高质量的 AI 服务。
提供人工智能领域最新研究论文的速递服务。
AI 论文速递是一个专注于人工智能领域的学术资源分享平台,旨在帮助研究人员和学者快速获取最新的人工智能研究论文。该平台通过聚合各大学术会议和期刊的论文,为用户提供一个集中的、易于访问的信息源,从而促进知识的传播和学术的交流。
研究创意生成与项目管理的人工智能工具
AI-Researcher 是一个基于斯坦福大学自然语言处理团队的研究项目,旨在通过人工智能技术辅助研究创意的生成和管理。该工具通过自然语言输入研究主题,输出一系列项目提案,并对其进行排名和过滤,以帮助研究人员快速找到创新且可行的研究点子。它包括相关论文搜索、基于检索的想法生成、想法去重、项目提案生成、项目提案排名和过滤等模块。
基于AlphaFold3模型的高精度生物分子结构预测平台
AlphaFold Server是一个基于AlphaFold3模型的网络服务,能够生成包含蛋白质、DNA、RNA、配体、离子等的高精度生物分子结构预测,并能模拟蛋白质和核酸的化学修饰。该平台由Google DeepMind和Isomorphic Labs合作开发,对于科学研究和生物制药领域具有重要意义,尤其在非商业用途中,它提供了一个强大的工具来预测和分析生物分子结构。
AlphaFold 3,由Google DeepMind和Isomorphic Labs共同开发的AI模型,能够准确预测所有生命分子的结构和相互作用。
AlphaFold 3是一个革命性的AI模型,它能够预测蛋白质、DNA、RNA、配体等生命分子的结构和相互作用,与现有预测方法相比,对蛋白质与其他分子类型的相互作用预测准确度至少提高了50%,在某些重要类别的相互作用中,预测准确度甚至翻倍。该模型将极大地推进我们对生物世界和药物发现的理解。
加速医学创新,研究自动化平台
SOMA是一个研究自动化平台,通过分析医学研究文章并提取重要概念,识别它们之间的因果和关联关系,并形成一个知识图谱。研究人员可以指定概念对,并使用系统提供的文献链接访问特定的研究文章。
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