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编辑精选

1. AlphaFold揭示蛋白质结构宇宙：已从100万扩展到超过2亿个结构 查看详情

7月29日，DeepMind发文公布了AlphaFold的最新研究里程碑成果。通过与EMBL-EBI合作，DeepMind现在正在发布几乎所有科学上已知编码蛋白质的预测结构，这将使AlphaFold数据库扩大200倍以上——从近100万扩展到超过2亿个结构，这将极大地提高人类对生物学的理解。Hassabis称，“AlphaFold数据库作为蛋白质结构的 ‘谷歌搜索’，为研究人员提供了即时访问正在研究的蛋白质的预测模型，使他们能够集中精力加快实验工作。”

AlphaFold是DeepMind研发的用于蛋白质结构预测的AI算法。去年7月，DeepMind开源了AlphaFold DB，用于研究和发布新预测出的蛋白质结构。目前为止，已有来自190个国家的50多万名研究人员已经访问了AlphaFold数据库，查看了超过200万个结构。

1. 牛津大学教授Michael Wooldridge：当代人工智能缺少什么？真实世界 查看详情

7月28日，牛津大学教授Michael Wooldridge谈到了人工智能所缺少的组成部分。Wooldrige教授认为，许多当代人工智能研究都集中在“无实体”的人工智能系统上......但人类的智慧并没有脱离实体。它在世界上有很多体现。大型语言模型学习人类用来谈论世界的词汇，但它们从未体验过真实世界的生活。存在于现实世界中的人工智能系统与大型语言模型是完全不同的。如果人类想要理解和研究人工智能，就需要建立能够让AI存在和了解世界的系统。没有这样的系统，人类只能算解决了人工智能难题的一部分——而且还不是最难的部分。

1. 旷视张祥雨对话清华代季峰：自动驾驶迎来感知新时代 查看详情

近日，清华大学电子工程系副教授、前商汤科技研究院执行研究总监代季峰与旷视研究院基础模型组负责人张祥雨就新一代环视感知算法BEVFormer和自动驾驶技术发展做对话交流。代季峰提到：现代深度学习算法实际上存在“数据饱和”的特点。目前最好的汽车芯片的算力其实仅仅与英伟达2070、2080相当，模型本身的容量也要比在服务器端的A100显卡上小很多。对于算法公司而言，由于数据饱和瓶颈的存在，存在边际效益递减的情况，使用千万公里的数据不会比使用百万公里的数据具有非常大的性能提升。此外，随着数据标注量的增加，新的极端情况会越来越少，数据标注的成本也会大大降低。“如何提升数据质量”、“如何更好地利用数据”是我们需要重点关注的问题。

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观点

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研究前沿

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3. 斯坦福大学团队发布日常家庭活动基准BEHAVIOR，帮助机器人完成复杂日常任务

4. IJCAI 2022杰出论文公布，中国大陆作者录用298篇并拿下两项第一

5. Science文章：采用人工智能识别聚合物膜，助力工业发展及环境保护

6. GAN与DeepFake结合能够带来什么？一文展望GAN技术发展趋势

投融资

1. MILA旗下初创企业Ubenwa获得250万美元投资，研究婴儿健康AI诊断

2. 智能工业设计软件公司天洑获得C轮数亿元融资

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产品和开源项目

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2. Cohere推理框架TIF概览：保持扩展性、加快大模型推理速度、提升成本效益

活动

1. 报名 | 自然语言处理峰会：大模型预训练、自然语言生成、多模态理解（DataFunSummit 2022，7月30日）

2. 报名 | 加州大学伯克利分校助理教授Jacob Steinhardt：预训练大模型时代的AI风险和安全（安远x机器之心，7月30日）

3. 视频回放 | 2022智源大会开幕式及分论坛视频上线

4. 视频回放 | 同济大学王昊奋：知识驱动的多策略多模态问答技术实践

求职招聘

1. 智源研究院 | AI for Science方向研究员，探索生命科学前沿，解决世界级科研问题

2. 智源研究院 | 分子动力学方向研究员，研究生物大分子动力学模拟，实现分子结构功能的预测泛化

3. 智源研究院 | 类脑智能方向研究员，追踪国际前沿文献，研发具有生理功能的大规模高精度神经网络模型

教程

1. 《几何深度学习》新书发布：阐述几何深度学习基础原理及统一框架

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3. 图神经网络IJCAI 2022教程：基础、前沿与应用

4. 证据推理与学习IJCAI 2022教程：最新进展与技术

5. 对抗序列决策IJCAI 2022教程：入门、高级概述、实际应用和讨论

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资料下载

1. 近期自动驾驶方向开源数据集资源汇总

2. 《青源会2022年人工智能重要方向进展与未来展望报告》下载

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