Venkatasubramanian Viswanathan
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新的DREAMS框架增强了对AI驱动材料模拟的信任
研究人员开发了DREAMS，一个使用密度泛函理论（DFT）的智能体材料模拟新框架。该系统包含一个多层安全防护机制，以确保大型语言模型（LLM）智能体的数值输出值得信赖。DREAMS对每一步进行确定性检查和范围限定的LLM判断，并追踪数据来源，在晶格常数和吸附能的基准测试中取得了高精度。
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科技领导者被敦促打造包容性的、为人工智能做准备的团队
在人工智能时代，科技领导者必须营造包容性的环境来吸引和留住人才。这包括将人工智能定位为人类的合作伙伴，鼓励就其采用和影响进行公开对话，并确保所有团队成员都有可及的技能提升机会。通过培养好奇心并为人工智能应用提供业务背景，领导者可以建立自信、适应性强的团队，拥抱技术变革。
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NVIDIA 通过新基础设施和软件加强科学 AI · 跟踪 2 个来源
NVIDIA 正在通过提供先进的 AI 基础设施和新的软件工具来加强科学研究。国家人工智能研究资源（NAIRR）试点项目在 NVIDIA 的 DGX 节点和技术支持下，已支持了跨越多个科学领域的 700 多个项目。NVIDIA DAQIRI、ALCHEMI NIM 微服务和 cuPhoton 等新软件正在加速化学、材料发现和天文学等领域的的数据处理和分析，将数小时的 CPU 工作转化为实时 GPU 加速的管道。
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MIST基础模型通过新型分词器加速化学发现
研究人员开发了MIST，一类新的分子基础模型，旨在加速化学空间的发现和探索。这些模型在包含大量未标记数据集上使用名为Smirk的新型分词器进行训练，在超过400种结构-性质关系上表现出强大的性能。MIST已成功预测了气味特征，尽管这不是其训练的明确任务，并已应用于电解质筛选和有机金属立体化学等领域的实际问题。