《AI4Sci参考月刊》：图灵奖得主LeCun再发声；钙钛矿新突破；Baker重磅开源；Nvidia市值跃升第三

AI算法与智能系统

1. LeCun 再发声，LLM 不够，Sora 没前途，AGI 还远

在2024年3月的采访中，图灵奖得主，人工智能奠基人之一的 LeCun 针对当前大型语言模型(LLM)的局限性和未来人工智能发展方向发表了自己的观点。他认为虽然LLM在语言理解和生成方面有所突破，但缺乏对物理世界的理解和逻辑推理能力，很难通过简单地扩大模型规模实现通用人工智能。LeCun 倾向于通过联合嵌入架构(joint embedding architecture)来学习视觉数据的抽象表征，再基于此构建推理和规划的能力。他还对当前基于像素级预测的生成式 AI 模型持怀疑态度，认为这种方式难以学习出良好的世界模型表征。总的来说，LeCun 强调了 AI 系统需要多模态感知、物理常识推理和层次化规划等关键能力，并对自己在这方面的最新研究工作进行了阐述。

2. 英伟达最新财报显示，其过去一年投资额已同比暴增500%

WSJ 报道，Nvidia 去年投资了大约三十几家初创企业，其活动量比前一年增加了两倍多。根据 Nvidia 的财务报表，其对其他公司的投资价值在一月底达到了大约15.5亿美元，比一年前的3亿美元大幅上升。

其当前投资组合，包括大模型公司（如inflection, mistral, imbue）、AI 生态上下游公司（如huggingface, databricks, rescale），以及 AI 制药/医疗公司（如recursion）等。今年英伟达的股价更是不断突破市场人士的“预判”。截至 3月14日的隔夜美股市场，英伟达最新市值超2.2万亿美元。此前的3月5日，英伟达超越沙特阿美，成为全球市值第三大公司，仅次于苹果和微软。截至目前，微软和苹果的总市值分别为3.09万亿美元、2.67万亿美元。

据英伟达公众号消息，英伟达将于3月18日至21日在圣何塞会议中心举办 GTC 2024大会。公司创始人兼首席执行官黄仁勋将发布加速计算、生成式 AI 以及机器人领域的最新突破性成果。

3. Anthropic 发布 Claude 3 系列，称「超越GPT-4」

Anthropic 由 OpenAI 前高管创立，投资者包括谷歌、亚马逊、高通等科技巨头，估值超过 150 亿美元。近日发布的 Claude 3 模型在 MMLU、GPQA、GSM8K 等多个性能基准比较中，领先 GPT-4 。需要注意的是，业界目前对于性能测评、榜单的“权威性”愈发质疑，部分是因为这些测试中常出现 “作弊”、“过拟合” 等刷榜技巧。在编者的日常使用中，Claude 3 的确可以稳定提供不逊于 GPT-4 的回答质量，这令人惊喜。OAI 的劲敌出现了。

4. AI公司「月之暗面」获红杉、小红书、美团、阿里新一轮超10亿美金投资

月之暗面的创始人杨植麟，为中国35岁以下 NLP 领域引用最高的研究者，Transformer-XL 和 XLNet 两篇论文的第一作者。2023年10月，月之暗面正式推出首个面向C端的产品“Kimi 智能助手”，这是月之暗面做 To C 超级应用的第一次尝试。Kimi 智能助手支持20万汉字的长文本输入，主打无损记忆。

科学新声

1. 超导又又又又来了！

在去年 LK-99 的“热闹讨论”偃旗息鼓后，其核心开发者金教授在近日的“美国物理学会（APS）3月会议”上公布其最新的 LK-99 升级配方 PCPOSOS。研究人员展示了其超导的特征，包括零电阻和迈斯纳效应。他们展示了部分悬浮的证据，这被归因于通量钉扎，这是一种与II型超导体相关的现象。这个研究目前还没有经过第三方复现，科学界仍持谨慎态度。

2. 稳态光电转化效率达24.5%，谭海仁课题组钙钛矿光伏新突破

南京大学谭海仁教授课题组研制的大面积全钙钛矿光伏组件取得新突破，经国际权威第三方机构测试，其稳态光电转化效率达24.5%，刷新此类组件的世界纪录，也为后续产业化发展打下技术基础。相关论文2月23日发表在国际学术期刊《科学》上。钙钛矿是新型太阳能电池的重点研发方向之一。和传统晶硅材料相比，钙钛矿光伏组件更轻、更薄，具有可弯曲、半透明等良好特性，应用场景更丰富。

实验室制备的小面积电池只有1平方厘米左右，而真正具有商用价值的是组件，所以必须突破大面积叠层组件的效率关。本研究中所形成的叠层组件面积达20.25平方厘米。经过国际权威第三方机构测试，该组件取得24.5%的光电转化效率，相关数据被国际《太阳能电池效率表》收录，目前尚无同类组件打破该纪录。

AI for Science

科学智能

1. RoseTTAFold All-Atom 蛋白结构预测+生成工具开源！

自 AlphaFold2（AF2）以来，相关的蛋白质结构预测方法如 ESMFold、RoseTTAFold（RF）已经可以通过只利用序列信息就完成高精准的蛋白质结构预测。近期，David Baker 团队提出了 RoseTTAFold All-Atom（RFAA），在蛋白质结构预测准确性方面与 AF2 相媲美，在柔性骨架小分子对接方面同样表现出色，可以对于蛋白质共价修饰以及多个核酸链和小分子组装进行合理预测。更进一步依托于 RoseTTAFold 网络架构上提出的 RFDiffusion（从头蛋白设计模型）得到再次提升，新版本 RFDiffusion All-Atom（RFdiffusionAA）可以直接在小分子和其他非蛋白质分子周围构建蛋白质结构来生成结合口袋。

RFAA 的开源协议是 BSD License，对开源社区和商业使用都比较友好。

2. 诺和诺德领投 Orbis 2800万美元种子轮，AI开发下一代口服大环肽药物

大环肽药物是由12个或更多原子组成的小分子或肽，以其在半刚性、预定义结构中提供的功能多样性和立体化学复杂性而著称。与开链化合物相比，大环肽展现出更高的亲和力和选择性，能够针对传统小分子药物难以触及的靶点。

Orbis 公司的目标是开创口服大环药物发现的新时代。这一愿景建立在其科学创始人所搭建的专有技术平台 nGen 之上，该平台是下一代大环化合物化学平台。nGen 结合了自动化技术，实现了大规模并行文库的创建和分析，同时生成的大量数据与机器学习驱动的增强功能相结合，极大地提高了研发效率。Morten Døssing 将 nGen 技术描述为一个高度自动化的化学合成和筛选平台，能够将传统方法需要数月甚至数年才能完成的工作缩短至数周内完成。

3. AI助力英矽智能18月内开发出针对难成药靶点的候选药物

近期发表在《自然生物技术》杂志上的一篇论文中，英矽智能的研究人员描述了如何利用该公司的专有人工智能平台 PandaOmics 发现新的靶点 TNIK，旨在治疗纤维化疾病。接着，他们使用分子设计平台 Chemistry42 生成可针对 TNIK 的小分子化合物，最终选定 INS018_055 作为肺纤维化候选药物。整个过程仅用时18个月，令人印象深刻。专家表示，这确实证明了“从头到尾”使用人工智能进行药物发现已经渐趋成熟。

ONE MORE THING ...

在即将开幕的英伟达 GTC 大会上，Jensen Huang 将主持一个讨论，嘉宾为 Transformer 架构的原始作者们。值得玩味的是，虽然论文由谷歌发表，但如今这些作者全部都离开了谷歌。

（文中部分图片来源于网络，如有侵权请告知删除）

Chief Editor: Shef

Editor: Wendy

Producer: Rosemary

参考资料

1/ http://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_26627547

2/ http://www.wsj.com/tech/ai/nvidias-supercharged-investment-strategy-is-about-more-than-returns-b868e51d?mod=ai_news_article_pos2

3/ http://new.qq.com/rain/a/20240305A00G9K00

4/ http://finance.sina.com.cn/tech/roll/2024-02-19/doc-inaiqnmk1979576.shtml

5/ http://m.163.com/dy/article/ISIA5TVU05566VQ3.html

6/ http://www.news.cn/power/2024-02/26/c_1212336276.htm

7/ http://www.bakerlab.org/2023/03/30/rf-diffusion-now-free-and-open-source/

8/http://mp.weixin.qq.com/s/_cAOYf24eCWIgbAXY0r8Ww

9/ http://cen.acs.org/physical-chemistry/computational-chemistry/Insilico-reveals-soup-to-nuts-process-for-AI-generated-lung-fibrosis-drug/102/web/2024/03

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