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Deep Principle
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DeepMind与全球伙伴推出新的AI评估框架
DeepMind、微软研究院和斯坦福大学联合撰写的一篇新研究论文，提出了一种新颖的AI科学家评估框架。该框架名为“发现集”，超越了传统的基于知识的考试，旨在评估AI完成从假设生成到实验验证和优化的完整科学研究周期的能力。DeepMind的MIRA平台被重点介绍为该框架的实际应用，在Research Claw Benchmark和Science Agent Arena等基准测试中取得了成功。
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Deep Principle 发布 MPA，一款用于材料科学的 AI
Deep Principle 发布了 MPA（Materials Property Axiom），这是一款专为材料科学设计的 AI 模型。MPA 采用了从大型语言模型改编的技术，在 40 项工业任务上取得了最先进的性能。这一发展标志着将先进 AI 应用于加速材料发现和开发方面迈出了重要一步。
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Deep Principle 的 MPA 模型在 40 项工业材料任务上达成 SOTA
Deep Principle 开发了一个名为 MPA（Materials Property Axiom）的新材料科学基础模型，采用了受大型语言模型启发的训练方法。这种方法包括一个用于培养“物理直觉”的中期训练阶段和一个新颖的“Hybrid Readout”头部，使 MPA 能够在 40 项真实世界的工业材料任务上取得最先进（SOTA）的成果。该模型表现出色，尤其在预测新型材料结构的性能方面，标志着材料科学领域人工智能的重大进展。