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加州大学伯克利分校、剑桥大学、牛津大学等全球十余所科研机构的团队联合攻关，推出了首个面向天文学的大规模多模态基础模型家族 AION-1 。

来自英国剑桥大学的研究团队提出了一种基于扩散模型的血液细胞图像分类方法 CytoDiffusion，它能够忠实建模血细胞形态分布，实现精准分类。

11.17-11.21 AI 论文推荐

2025 年春，李飞飞荣获「伊丽莎白女王工程奖」，以表彰其在计算机视觉与深度学习领域的奠基性贡献。

来自加拿大多伦多大学以及加拿大国家研究委员会清洁能源创新研究中心的研究团队提出 MOF-ChemUnity：一个结构化、可扩展、可拓展的知识图谱。

缅因大学、谷歌公司与哈佛大学等组成的联合团队提出了「球面谐波狄拉克函数（SHDD）」及集成框架 LocDiff 。

「一键部署 Yolov13」已上线至 HyperAI 超神经官网的「教程」板块，仅需上传图片，即可立刻得到精准的目标识别反馈，快来试试吧～

Transformer 论文作者之一 Llion Jones 创立的 Sakana AI 推出全球首位「AI 科学家」，可自主提出研究问题、设计实验并撰写论文，引发全球科研界震动。

初创公司 Lila Sciences 宣布完成新一轮融资，其 A 轮融资总额达到 3.5 亿美元，总融资额达到 5.5 亿美元。这笔资金的注入使其正式跻身独角兽之列。

麻省理工学院、威斯康星大学麦迪逊分校等团队，提出一种名为 AutoSciDACT 的方法，可用于自动化检测科学数据中的「新发现」，从而简化科学探究。

开源先锋 Stability AI 于 2025 年推出企业级产品「Stability AI Solutions」，标志其从开源理想主义走向商业现实。

「DeepSeek-OCR：「视觉压缩」替代传统字符识别」现已上线 HyperAI 超神经官网（hyper.ai）的「教程」板块，快来一键部署体验！

HyperAI 超神经为大家整理了 11.3-11.7 期间一系列极具价值且应用广泛的教程和数据集，涵盖实时目标检测、 生物医学 、地理科学、 OCR 等多个领域~

哥伦比亚大学、斯坦福大学的联合研究团队开发了 Squidiff 计算框架，该框架可预测不同细胞类型在分化诱导、基因扰动及药物处理下的转录组响应。

来自华盛顿大学 David Baker 教授的研究团队开发了图神经网络 PLACER，能够基于小分子的原子组成与键合信息，精确生成多种有机小分子的结构。

Mercor 由 3 位年仅 22 岁的大学辍学生创办，仅用不到 3 年时间完成 3.5 亿美元 C 轮融资，公司通过 AI 招聘模式，将传统招聘效率缩至秒级。

苏黎世联邦理工学院等机构的联合团队提出了名为 NOBLE 的深度学习框架，是首个通过人类大脑皮层实验数据来验证其性能的规模化深度学习框架。

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Google DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 登上《时代周刊》TIME100 年度榜单封面

OpenAI 前副总裁 Liam Fedus 携 20 余精英科学家投身「AI 做科学」

加州大学开发 OmniCast，可大幅缓解自回归方法的误差累计问题，同时又能够学习初始条件之外的天气动态规律

美国东部时间 10 月 28 日下午 12:00，英伟达 GTC 大会首次来到美国政治中心华盛顿，CEO 黄仁勋在会议上发表主题演讲，内容涵盖电信、量子计算、 AI 工厂、企业计算、机器人技术等多个领域，展开讨论了在人工智能基础设施和创新领域引领的新蓝图。

来自西班牙 IMDEA 材料研究所的研究团队推出了 Reac-Discovery 半自主数字平台，基于周期性开孔结构，推出了先进催化反应器的创新解决方案。

HyperAI 超神经为大家整理了 10.20-10.24 期间一系列极具价值且应用广泛的教程和数据集，涵盖生物医学、 HPC 、数学推理、文本信息抽取等多个领域~

10.20-10.24 AI 论文推荐

麻省理工学院与多家机构合作推出了 BoltzGen，以几何连续表示代替传统离散残基标签，实现蛋白折叠与结合体设计的联合训练。

Google 多个团队联合提出「Earth AI」，通过 Gemini 驱动的推理 Agent ，实现多模型深度协同与多步骤联合推理，推动地球系统研究迈向可行动的全局洞察。

「HuMo-1.7B：多模态视频生成框架」现已上线 HyperAI 超神经官网（hyper.ai）的「教程」板块，当你给出更充足的信息，模型能产出令你满意的视频吗？

麻省理工研究团队提出 SpectroGen，仅需单一光谱模态的输入，就能实现与实验结果相关性达 99% 的跨模态光谱生成。

从 2024 年凭 AI 技术拿下化学奖与物理学奖，到此次摘得物理学奖的量子科研突破，十余年的野心布局和科研战略共同孕育了谷歌强大的科研实力。