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Gems
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新基准评估AI在建筑安全任务上的表现
研究人员开发了SafeBuild-Bench，一个旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）在建筑安全任务上的新基准。该基准源自超过10万条工业图像-文本记录，包含3,314个经专家验证的实例，涵盖了多项选择题式危害识别和自由形式危害描述。为了高效创建用于训练和评估的子集，他们还引入了GEMS，一个图增强的多模态选择管道。目前，MLLMs在该基准上的表现低于可靠的建筑安全理解水平，最高得分约为60%。
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新的扩散模型框架增强了分子图的分布外检测
研究人员开发了一个新的概率框架，用于检测复杂3D图数据（特别是分子结构）中的分布外（OOD）输入。该方法利用扩散模型以无监督方式学习训练数据的分布。该框架为3D坐标和离散特征引入了一个统一的连续扩散过程，能够计算每样本对数似然度，以此作为典型性的度量。该方法已在蛋白质-配体复合物上得到验证，成功将保留的蛋白质家族识别为OOD，并与独立结合亲和力模型的预测误差相关联。
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Gems AI 专家：提示工程和工作流技巧
Gems 提供了一种创建个性化 AI 专家的方式，并为用户提供了五个入门技巧。该系统侧重于提示工程和工作流优化，以定制这些 AI 助手。它还涉及科幻小说，暗示了 AI 的创意应用。