微软亚洲研究院
Nouvelles et reportages
NeurIPS上新 | 加强多模态协同，提高行业基础模型精度
编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。 12月10日至12月15日，全球最负盛名的人工智能盛会之一 NeurIPS 大会在加拿大温哥华举办。因此，我们通过三期“科研上新”为大家带来多篇微软亚洲研究院入选 NeurIPS 2024 的精选论文解读，涉…
NeurIPS上新 | 优化生成式AI效能，推进负责任AI实践
编者按：编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。 12月10日至12月15日，全球最负盛名的人工智能盛会之一 NeurIPS 大会将在加拿大温哥华举办。因此，我们将通过三期“科研上新”为大家带来多篇微软亚洲研究院入选 NeurIPS 2024 的精选…
NeurIPS上新 | 提升、增强大语言模型的效率与能力
编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。 12月10日至12月15日，全球最负盛名的人工智能盛会之一 NeurIPS 大会将在加拿大温哥华举办。因此，我们将通过三期“科研上新”为大家带来多篇微软亚洲研究院入选 NeurIPS 2024 的精选论文解读…
人工智能“天文学家”能否帮助人类理解宇宙？
编者按：在广袤无垠的宇宙中，存在着无数类型各异的天体。借助现代技术，人们能够获取这些天体的丰富信息，包括形状、光谱、坐标、红移、引力透镜、爆发时变等大量数据，进而探究宇宙起源与演变的奥秘。但传统科学技术已难以应对海量数据的处理需求，这限制了天文学研究的进一步发展。 为了帮助天文学家分析遥远星系历经百亿年旅程到达太空望远镜的测光数据，微软亚洲研究院联合清华大学天文系以及俄亥俄州立大学（The Ohi…
加速药物发现：基于生成式AI的靶点感知分子生成器TamGen
全球健康药物研发中心 （GHDDI） 和 微软研究院科学智能中心（Microsoft Research AI for Science）团队通过开发 TamGen 在研究结核病方面取得了重要突破。TamGen 是一款基于 Transformer 模型的开源化学语言模型，用于开发特定靶点的药物化合物。联合团队通过密切合作成功确定了几种有前景的结核病蛋白酶抑制剂，其中最有效的化合物表现出显著的生物活性。…
Rust自动形式化证明、LLMs图模式理解、机械臂动作模仿
编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。 本期内容速览 01. 自我进化实现Rust自动形式化证明 02. 基于图模式的理解基准测试 03. IGOR: 通过学习统一的动作表示空间让机械臂模仿人类动作 论文链接：https://arxiv.org/p…
对话松下康之：以具身智能突破人工智能与物理世界的边界
2024年10月，松下康之（Yasuyuki Matsushita）博士在离开近十年之后重返微软亚洲研究院。再次加入，松下康之有了一个全新的身份——微软亚洲研究院（东京）负责人。在此之前，他曾于2003年至2015年间在微软亚洲研究院任职，主要研究方向包括计算机视觉、机器学习和优化等，随后他转赴大阪大学担任教授。 作为微软研究院全球化战略的一部分，微软亚洲研究院东京实验室的成立将进一步巩固微软研究…
对话《Nature》论文作者，揭秘AI2BMD背后的故事
作者：科学智能中心 编者按：近期，科学杂志《自然》（《Nature》）正刊发表了微软研究院科学智能中心（AI for Science）团队的研发成果——首个基于人工智能的生物分子量子级精度动力学模拟系统 AI2BMD。该系统不仅突破了传统生物动态研究方法的瓶颈，同时也极大地促进了人工智能在生物分子模拟领域的应用，推动了药物设计、酶工程和疫苗研发等领域的创新进展。 AI2BMD 研究过程中面临了哪些…
近实时的全球碳预算，揭示2023年陆地碳汇能力锐减
编者按：2023年12月，“全球碳项目”（Global Carbon Project，GCP）发布了《2023年全球碳预算》（Global Carbon Budget 2023）报告。然而，该报告仅覆盖至2022年底的碳预算监测，时间滞后长达一年。作为制定与实施“双碳”策略的关键参考，这种长时间的延迟使得碳预算结果难以提供良好的参考依据。针对延迟问题，微软亚洲研究院联合清华大学和法国原子能署气候与…