AlphaFold：革命性的蛋白质结构预测工具及其广泛应用
AlphaFold是由DeepMind开发的蛋白质结构预测程序，自2018年推出以来，经历了多次迭代，显著提高了蛋白质结构预测的准确性。2024年发布的AlphaFold 3进一步扩...
大模型时代：AI技术的突破与未来挑战
随着AI技术的快速发展，大模型如DeepSeek等在全球范围内掀起热潮。本文探讨了大模型在AI技术中的关键作用，分析了AI安全、开源策略以及具身智能等前沿话题，...
自适应噪声调度算法：深度学习中的革命性突破
自适应噪声调度算法作为扩散模型的核心技术之一，正在深度学习和科学计算领域掀起一场革命。本文深入探讨了该算法的原理、应用场景及其在蛋白质结构预测、药...
AI for Science：人工智能在科学领域的应用与未来展望
人工智能技术在全球范围内快速发展，尤其在科学领域的应用展现出巨大潜力。本文探讨了AI在具身智能、大模型等领域的创新进展，分析了AI人才需求的快速增长，...
NVIDIA GTC 2025：AI与加速计算的未来盛会
NVIDIA GTC 2025将于3月17日至21日在美国加州圣何塞举行，届时将汇聚全球AI领域的精英人士。黄仁勋将发表主题演讲，探讨AI和加速计算技术的未来。大会将展示...
量子化学约束引导扩散过程：从蛋白质结构预测到跨学科应用
DeepMind的AlphaFold 3通过量子化学约束引导扩散过程，将蛋白质-配体复合物预测精度提升至0.8Å原子级，较前代提升58%。这一技术不仅能够预测静态结构，还能模...
英伟达的CUDA生态：从垄断到挑战，AI芯片革命的未来
英伟达凭借CUDA生态在AI芯片领域占据主导地位，但随着DeepSeek等开源技术的崛起，市场格局正在发生变化。本文探讨了CUDA生态的成功与挑战，分析了英伟达在AI...
AGI之路：人工智能的未来发展与挑战
人工智能技术在全球范围内快速发展，AGI（通用人工智能）成为未来重要方向。本文探讨了AGI的现状、挑战与未来发展方向，分析了AI安全、大模型“幻觉”等问题，...
几何图神经网络：从蛋白质预测到跨尺度建模的革命性突破
DeepMind的AlphaFold 3通过创新的几何图神经网络与扩散模型融合架构，将蛋白质-配体复合物预测精度提升至0.8Å原子级，较前代提升58%。该技术不仅能够预测静态...
液态晶体的未来：AI与量子计算驱动的科学革命
液态晶体作为新材料领域的重要分支，正迎来AI与量子计算驱动的科学革命。本文探讨了AI for Science在液态晶体研发中的应用潜力，分析了量子计算如何加速材料...
AI-magic收录了大量国内外AI工具箱，包括AI写作、图像、视频、音频、编程等各类AI工具，以及常用的AI学习、技术、和模型等信息，让你轻松加入人工智能浪潮。