雷锋网AI科技评论按：昨晚，Nature子刊 Machine Intelligence发布了八月份最新接收论文，共 4 篇。其中两篇来自国内，一篇是清华生命学院龚海鹏和澳大利亚格里菲斯大学周耀旗等人用神经网络进行蛋白质结构预测方面的工作；另一篇则是中科院自动化所余山团队对 ...

国际顶级学术期刊《Nature Machine Intelligence》（自然机器智能）2024 年 7 月刊正式发布，腾讯 Robotics X 实验室的新研究《Lifelike Agility and Play in Quadrupedal Robots using Reinforcement Learning and Generative Pre-trained ...

在人工智能飞速发展的今天，机器学习已经彻底改变了机器人技术，通过增强感知、适应性和决策能力，使机器人能够在复杂环境中工作,超越了传统方法的局限性。然而，将机器人缩小到微米和纳米尺度使其在运动控制、群体行为、环境交互等方面面临着独特的 ...

尽管机器学习力场 (MLFFs) 在固体和小分子中得到了广泛应用，但在将MLFFs应用于模拟液体电解质方面仍存在显著差距。 对此，来自中国和美国字节跳动研究所的Weihao Gao和Wen Yan等介绍了一个用于分子动力学模拟的预测框架-字节跳动人工智能分子模拟加速器 (BAMBOO ...

近日，重庆理工大学数学科学研究中心助理教授刘健博士与美国密歇根州立大学Guo-Wei Wei讲席教授和博士后陈冬合作的题为TopoFormer: Multiscale Topology-enabled Structure-to-Sequence Transformer for Protein-Ligand Interaction Predictions研究成果，在人工智能领域期刊《Nature ...

随着人形机器人逐渐进入娱乐、教育、医疗、陪护等高度依赖情感沟通的领域，一张温暖、自然、可信的‘脸’将不再是加分项，而是入场券。经济学家预测，未来十年全球或将制造超过十亿台人形机器人进入人们的生活场景。而几乎可以确定的是 —— 它们不可能都没有脸。

第一作者胡宇航博士表示，当唇部同步能力与对话型大模型结合时，机器人与人类之间的连接将发生质变。“我们交流中有大量情感信息并不在语言本身，而在面部和身体语言中。机器人正在开始触碰这条通道。” ...

可穿戴健康监测信号由于监测难度高、观测噪声大、易受干扰，高质量的心血管信号仍难以长期便捷获取，这是智能健康监测系统始终面临的现实困境。近日，清华朱军等团队提出了一种统一的多模态生成框架 ...

依托上海交通大学 AI for Science 科学数据开源开放平台，在上海市人工智能重大专项的支持下，人工智能研究院 AI for Science 团队许岩岩副教授、金耀辉教授、杨小康教授等人联合上海交通大学变革性分子前沿科学中心朱峰副教授团队，在人工智能化学有机合成 ...

近日，北京大学人工智能研究院助理教授杨耀东课题组及合作团队在人工智能顶级学术期刊Nature Machine Intelligence上发表题为“Efficient and scalable reinforcement learning for large-scale network control”的论文。论文提出的基于模型的去中心化策略优化方法取得重大突破。