ai行业前沿技术突破

[title]2024人工智能报告｜一文迅速了解今年的AI界都发生了什么？[heading2]三、2024年AI模型在生物医学、气象预测等领域突破与应用最重要的突破是——在2024年，诺贝尔物理学奖和化学奖先后颁给AIAI不仅推动了机器学习的理论创新，还揭示了蛋白质折叠问题。其标志了人工智能AI已经真正成为一门科学学科和加速科学的工具。AI在生物医学气象等突破应用有哪些？基于深度学习和Transformer架构的蛋白质结构预测模型——AlphaFold 3由DeepMind和Isomorphic Labs发布的AlphaFold 3是一个基于深度学习和Transformer架构的蛋白质结构预测模型，能够高精度地预测包括蛋白质、DNA、RNA、配体等生物分子的结构和相互作用。它的出现将为细胞功能解析、药物设计和生物科学的发展提供有力支持。DeepMind展示新的实验生物学能力——AlphaProteo其秘密蛋白质设计团队推出第一个模型AlphaProteo是一种能够设计出具有三到三百倍亲和力的亚纳米摩尔蛋白结合剂的生成模型。生物学前沿模型的扩展：进化规模ESM3自2019年以来，Meta一直在发布基于Transformer的语言模型（进化规模模型），这些模型是通过大型氨基酸和蛋白质数据库进行训练的。今年，他们发布了ESM3，这是一种前沿多模态生成模型，它是在蛋白质序列、结构和功能上进行训练的，而不是仅仅在序列上进行训练。与传统的掩码语言建模不同，ESM3的训练过程使用可变掩码计划，使模型暴露于各种掩码序列、结构和功能的组合。ESM3能够学习预测任何模态组合的完成情况。学习设计人类基因组编辑器的语言模型——CRISPR-Cas图谱

1.数学基础:线性代数、概率论、优化理论等2.机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等3.深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等4.自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等5.计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等6.前沿领域:大模型、多模态AI、自监督学习、小样本学习等7.科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等[heading3]偏向应用方向[content]1.编程基础:Python、C++等2.机器学习基础:监督学习、无监督学习等3.深度学习框架:TensorFlow、PyTorch等4.应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等5.数据处理:数据采集、清洗、特征工程等6.模型部署:模型优化、模型服务等7.行业实践:项目实战、案例分析等无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

1.早期阶段(1950s-1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论2.知识驱动时期(1970s-1980s):专家系统、知识表示、自动推理3.统计学习时期(1990s-2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)4.深度学习时期(2010s-至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等[heading2]当前AI前沿技术点[content]1.大模型(Large Language Models):GPT、PaLM等2.多模态AI:视觉-语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合3.自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等4.小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等5.可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等6.机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等7.量子AI:量子机器学习、量子神经网络等8.AI芯片和硬件加速