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ChemRxiv｜阿斯利康REINVENT4：现代AI驱动的分子设计
2023年11月6日，来自阿斯利康（瑞典）的Hannes Loeffler等人在ChemRxiv发表文章REINVENT4: Modern AI–Driven Generative Molecule Design REINVENT4是一个用于小分子设计的现代开源生成式人工智能框架。该软件利用递归神经网络和transformer架构来驱动分子生成。 此前的版本介绍参见本公众号文章：REINVENT2.0：阿斯利康基于AI的从头药物设计工具 本文将介绍REINVENT新的第4版，重点介绍以下新功能：结合强化/课程学习（RL/CL）的分阶段学习、用于分子优化的新 3.3 分子生成器 REINVENT4支持多种分子生成器，见图4。生成器是一种基本算法，用于在考虑某些约束条件的情况下创建新分子。 图 4：REINVENT4中的四种分子生成器和工作原理。 表4总结了目前所有可用的先验。 表4：REINVENT4 先验概要 3.6 软件 该软件可从github.获取，并根据Apache 2.0许可发布。REINVENT4使用Python 3开发。
1.8K10编辑于 2024-03-05 - 来自专栏AI系统
【AI系统】AI芯片驱动智能革命
在整个 AI 系统的构建中，AI 算法、AI 框架、AI 编译器、AI 推理引擎等都是软件层面的概念，而 AI 芯片则是物理存在的实体，AI 芯片是所有内容的重要基础。 本系列文章将会通过对典型的 AI 模型结构的设计演进进行分析，来理解 AI 算法的计算体系如何影响 AI 芯片的设计指标，进而结合几种主流的 AI 芯片基础介绍，帮助大家对 AI 系统的整个体系知识有更全面的认识 计算机芯片体系结构在很大程度上影响了 AI 算法的性能。因此，了解 AI 算法与芯片计算体系结构之间的关系是非常重要的。 如今随着 OpenAI 公司的 ChatGPT/GPT4 等模型的惊艳出场，引发了各个行业对人工智能技术的广泛关注和应用推动，更多 AI 算法需要部署，激发了更大的算力需求，无疑 AI 芯片是整个 AI AI 芯片的分类 AI 芯片的广泛定义是指那些面向人工智能应用的芯片。
1.3K10编辑于 2024-11-29 - 来自专栏媒矿工厂
AI驱动智能媒体生产
（图4） ? 图4 自动视频摘要系统 该系统允许节目制作成员自由地为各种信息内容设置权重，作为自动摘要的指南。 单色视频自动着色技术 NHK开发了一种使用人工智能驱动技术的自动将单色电影视频转换为彩色视频的系统来支持高效的节目制作（图5）。 通过应用自动音频描述技术，NHK开发了一种使用“AI播音员”自动阅读新闻的语音合成系统。 ? 2018年4月，NHK在节目NEWSCHECK上以AI播音员“Yomiko”的实际形式实现了这项技术。 AI-DRIVEN SMART PRODUCTION. IBC2018.
1.7K20发布于 2018-10-25 4sapi生成式 AI 驱动下的智能聊天机器人
生成式 AI 驱动下的智能聊天机器人：技术深耕、工程实践与行业价值升维一、技术演进：从工具到生态的范式跃迁在人工智能技术迈向产业化深耕的今天，智能聊天机器人已完成从 “单一交互工具” 到 “企业数字化核心枢纽 生成式 AI 技术的突破性发展，叠加 OpenAI 等顶尖机构提供的高性能模型 API，与 New API 平台构建的 “高可用、低延迟、强适配” 企业级服务生态形成协同效应，彻底解决了传统聊天机器人在语义理解深度 MODEL_SETTINGS"]# 企业级客户端初始化：整合高可用与安全性设计client = openai.OpenAI( base_url=api_settings.get("BASE_URL", "https://4sapi.com 智能聊天机器人作为生成式 AI 技术落地的核心载体，正深刻改变着企业运营与用户交互的模式。 若在技术落地、场景扩展或战略规划中遇到具体问题，欢迎在评论区交流探讨，共探 AI 时代的商业新可能。—END—
32320编辑于 2025-10-24- 来自专栏云云众生s
Salesforce如何在4天内构建一个AI驱动型应用
译自 How Salesforce Built an AI-Driven App in Under 4 Days，作者 Loraine Lawson。 Salesforce活动团队计划为Dreamforce大会应用构建一个定制AI的消息传出后，让在线CRM的AI团队感到惊讶，该团队已经创建并使用了一个名为Agentforce的新AI企业技术栈来为客户构建 AI代理。 Agentforce平台于周二正式上市，但当时，AI团队正专注于利用它帮助外部客户为他们自己开发AI代理，Salesforce AI执行副总裁说。 Agentic AI将如何改变前端开发 Agentic AI将推动未来的应用程序发展，这将需要前端和Web应用开发者改变他们对最终产品的开发方式，Govindarajan补充说。
36310编辑于 2024-12-24 - 来自专栏Opensoure翻译
4步让你驱动Kubernetes【Containers】
在本系列的第三篇文章中，我介绍了Kubernetes的基础知识：首先学习如何驱动，我强调您应该学会驱动Kubernetes，而不是构建它。 在第四篇文章中，我将分享一些工具，这些工具将帮助您学习快速驱动Kubernetes。 1. Katacoda Katacoda是最简单的手动测试Kubernetes集群的方法。 4. Visual Studio代码 我最后保存了我的最爱之一。 我的大部分工作都使用vi，但我从未为Kubernetes找到一个好的语法突出显示和代码完成插件（如果有，请告诉我）。 当您第一次学习驱动Kubernetes时，这是非常好的。 您可以构建Pod，服务，复制控制器，部署等。 结论 这四个工具（如果算上这两个插件，则为六个）将帮助您学习驱动Kubernetes，而不是构建或装备它。
2K00发布于 2019-11-12 JBoltAI：事件驱动 AI 架构，重构 Java AI
企业级 AI 应用开发中，多模块耦合、高并发响应延迟、流程异常难以排查等问题，成为 Java 团队落地 AI 能力的核心阻碍。而事件驱动架构，正是解决这些痛点的关键思路。 JBoltAI 将事件驱动机制深度融入 AI 应用开发的全流程，打造了 “操作抽象为事件、统一调度为核心、全生命周期管控为保障” 的事件驱动 AI 架构，不仅让复杂 AI 工作流的编排更灵活，更从根本上提升了企业级 事件生命周期管理，是 JBoltAI 事件驱动 AI 架构保障企业级稳定性的核心抓手，让 AI 流程彻底摆脱 “黑箱” 状态。 此外，事件驱动架构的高可扩展性，完美支撑企业 AI 能力的渐进式升级：从初期的文案生成（L1 级），到中期的私有化知识库（L2 级），再到后期的跨系统 AI 智能体（L4 级），仅需新增对应的事件与处理器 作为 AIGS 范式的核心实践者，JBoltAI 的事件驱动 AI 架构，重新定义了企业级 Java AI 开发的模式。
12610编辑于 2026-03-13转载：【AI系统】AI芯片驱动智能革命
在整个 AI 系统的构建中，AI 算法、AI 框架、AI 编译器、AI 推理引擎等都是软件层面的概念，而 AI 芯片则是物理存在的实体，AI 芯片是所有内容的重要基础。 本系列文章将会通过对典型的 AI 模型结构的设计演进进行分析，来理解 AI 算法的计算体系如何影响 AI 芯片的设计指标，进而结合几种主流的 AI 芯片基础介绍，帮助大家对 AI 系统的整个体系知识有更全面的认识 计算机芯片体系结构在很大程度上影响了 AI 算法的性能。因此，了解 AI 算法与芯片计算体系结构之间的关系是非常重要的。 如今随着 OpenAI 公司的 ChatGPT/GPT4 等模型的惊艳出场，引发了各个行业对人工智能技术的广泛关注和应用推动，更多 AI 算法需要部署，激发了更大的算力需求，无疑 AI 芯片是整个 AI AI 芯片的分类 AI 芯片的广泛定义是指那些面向人工智能应用的芯片。
46610编辑于 2024-12-11- 来自专栏开源FPGA
基于FPGA的4x4矩阵键盘驱动调试
FPGA驱动4x4矩阵键盘。这个其实原理是十分简单，但是由于博主做的时候遇到了一些有意思的情况，所以我个人觉得值得记录分享一下。 首先找了本书看了下矩阵键盘的驱动原理，一般来说4x4矩阵键盘的原理图如下，有四根行线和四根列线，行选通和列选通可以确定键盘上的一个位置。 其他按键类似，就是利用这个原理来驱动矩阵键盘。 ? ，而这个地方加不加其实和驱动开发板的构造有关，据我了解，有些单片机的I/O引脚会内置上拉电阻，默认情况下是高电平，所以用这些单片机驱动是不需要加上拉电阻的。 在引脚约束在电平为3.3v时加上pull up，可以等下出相当于10.8k欧姆的电阻这和矩阵键盘的驱动原理是完全相符。 ?
1.4K20发布于 2018-08-20 - 来自专栏全栈程序员必看
v4l2驱动框架(Windows驱动开发技术详解)
; set_bit(V4L2_FL_USES_V4L2_FH, &sv->vdev.flags); video_set_drvdata(&sv->vdev, sv); //将sv设置为驱动私有数据 下面介绍一下V4L2整体情况： V4L2提供一套数据结构和底层V4L2驱动接口规范供Linux下的视频设备程序使用，主要是一系列回调函数，如设置摄像头频率，帧率，视频压缩格式和图像参数等，还可用于其他多媒体开发 一般采用V4L2驱动的摄像头设备文件是/dev/video0,V4L2支持两种方式采集图像：内存映射方式mmap和直接读取方式read。 驱动分配视频缓冲区，也就是申请V4L2视频驱动分配内存，V4L2是视频设备的驱动层，它位于内核空间，因此通过VIDIOC_REQBUFS控制命令申请的内存空间位于内核空间中，应用程序不能直接访问，需要调用 若成功，则会在V4L2驱动层分配好视频缓冲区。
3.3K10编辑于 2022-07-28 - 来自专栏AI进修生
Crawl4AI：AI驱动的网页抓取神器，结合LLM实现自动化数据提取与处理
我们将介绍 Crawl4AI 以及如何利用它来从不同网站或互联网上的其他任何地方爬取和抓取数据，只要该网站支持抓取或爬取功能。 我将介绍一个名为 Crawl4AI 的开源工具，这是一个 GitHub 上的开源项目，任何人都可以使用，只需几行代码，你就可以完成数据提取，随后你可以构建问答系统、信息发现工具或聊天机器人应用程序。 现在我已经安装了 Crawl4AI，从他们的源代码安装的，没有使用 pip 安装，但你可以这样做，你也可以通过 Docker 进行设置。 完成安装后，下一步当然是导入这个库：`from crawl4ai import WebCrawler`。 接下来我们将创建一个 web_crawler 的实例。 总的来说，Crawl4AI 是一个非常实用的工具，特别是在你需要构建外部数据连接工具或收集动态数据时。
6K10编辑于 2024-12-02 - 来自专栏音视频技术
AI驱动的智能图形应用
高速5G和性能更强大的终端为社交、游戏、教育等场景带来的更丰富的互动体验，本文内容来自相芯科技的蔡锐涛在LiveVideoStackCon2019深圳站上的精彩分享，他将介绍AI驱动的智能图形应用，以及因此带来的新的用户交互方式 今天与大家分享的题目是AI驱动的智能图形应用。按照惯例，我简单介绍下我们公司。 相芯科技专注于智能图形技术的创新与应用，为移动互联网、AR、AI提供3D内容生成与互动的行业解决方案。 同时，我们处于通信技术快速发展的时代，很多人都经历过从只能打电话发短信到3G时代能简单发些图文信息，再到4G时代能在线看高清视频以及现在有很多直播应用，到5G时代，我们可以在线看4K甚至8K视频，这背后都是底层通信带宽的发展 如浙江台钱江频道AI“小范儿”、北京世园会吉祥物播报、济南电视台AI“小沫儿”、京东AI虚拟主播“京小蕾”、京东双十一虚拟主播播报天团、阳泉日报AI双主播、扬子晚报“阿紫”、新媒体节目AI主播等等。 4. 总结 以上给大家讲解了AR视频、AI视频两大场景，这里面包括很多技术，我们在这些基础上已经构建了三条可落地的产品线。
2.4K30发布于 2020-02-19 RK3568---4G模块驱动实验
作者简介： 一个平凡而乐于分享的小比特，中南民族大学通信工程专业研究生在读，研究方向无线联邦学习 擅长领域：驱动开发，嵌入式软件开发，BSP开发 作者主页：一个平凡而乐于分享的小比特的个人主页 文章收录专栏 ：RK3568驱动开发，本专栏为rk3568驱动开发学习记录 欢迎大家点赞 收藏 ⭐ 加关注哦！ 应用程序测试 2.1 模块开关机 开机方式 首先操作GPIO，给4G模块上电 （注意：开关机按键，复位按键，在开发板上是MPU的GPIO出来后，硬件做了反向的。 1 （注意：在发送AT命令后需要在几秒内拉高gpio引脚，否则模块会再次开启） 硬件方式关机 先拉低RESET大于100ms后，拉低电源引脚Power_on 硬件关机时序如下图所示： 当4G 百度来测试 2.3 ECM模式拨号上网 上面的ppp模式拨号较为繁琐，需要大量的步骤依赖pppd软件，并且ppp拨号的稳定性不强，所以接下来介绍ECM模式，只需要AT命令就可以拨号上网 当我们上电4G
18910编辑于 2026-02-024sapicom生成式 AI 驱动下的智能聊天机器人场景落地
生成式 AI 驱动下的智能聊天机器人：技术架构、实现路径与场景落地一、技术背景：从工具化到智能化的演进在生成式人工智能技术爆发的背景下，智能聊天机器人已从传统的规则式交互工具，升级为具备上下文理解、意图推理与自然语言生成能力的核心业务载体 Timeout, InvalidRequestErrorclass AIChatBot: def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://4sapi.com "): """ 初始化AI聊天机器人客户端 :param api_key: 开发者API密钥（需从New API平台获取） :param base_url 客户端初始化设计国内访问优化：指定base_url="https://4sapi.com"，规避跨境网络波动对 API 调用的影响，保障 99.9% 以上的服务可用性。 类封装结构：通过AIChatBot类实现代码模块化，便于后续扩展多模型支持（如 GPT-4、Claude）与业务逻辑集成。2.
28910编辑于 2025-10-27- 来自专栏一乐来了
AI驱动的应用：插件、应用市场和AI Agents
AI Agents的两大基础，是知识和工具。通过扩充上下文、企业知识库、或者精调等方式可以满足AI对知识的获取，是武装AI的大脑。 所以我们相信，大模型AI并不会取代AI以外的软件，尤其是企业应用。 只要用户需求是分散的，智能应用的未来就还属于企业和开发者，AI Native实际是AI Drive。 这个驱动的来源，也是大模型AI服务通过函数调用开放出来的能力，今天我们也称其为智能插件（AI Plugin）。 是的，它并不是OpenAI的专属。 开通方法如下： 蓝莺IM控制台-智能插件-开通 实现原理 智能插件的核心是定义函数调用，由AI对调用进行拼装驱动业务层获取最新信息，补充进最终回复里。 AppID等信息； ext字段为消息自定义使用，这里设置了ai参数，是提醒AI不要对此消息再进行回复，防止出现AI对话循环。
54810编辑于 2025-05-23 - 来自专栏实时音视频TRTC
【转载】AI驱动的智能图形应用
，他将介绍AI驱动的智能图形应用，以及因此带来的新的用户交互方式。 今天与大家分享的题目是AI驱动的智能图形应用。按照惯例，我简单介绍下我们公司。 相芯科技专注于智能图形技术的创新与应用，为移动互联网、AR、AI提供3D内容生成与互动的行业解决方案。 同时，我们处于通信技术快速发展的时代，很多人都经历过从只能打电话发短信到3G时代能简单发些图文信息，再到4G时代能在线看高清视频以及现在有很多直播应用，到5G时代，我们可以在线看4K甚至8K视频，这背后都是底层通信带宽的发展 如浙江台钱江频道AI“小范儿”、北京世园会吉祥物播报、济南电视台AI“小沫儿”、京东AI虚拟主播“京小蕾”、京东双十一虚拟主播播报天团、阳泉日报AI双主播、扬子晚报“阿紫”、新媒体节目AI主播等等。 4. 总结 以上给大家讲解了AR视频、AI视频两大场景，这里面包括很多技术，我们在这些基础上已经构建了三条可落地的产品线。
1.8K40发布于 2020-02-19 - 来自专栏AI小步快跑
成熟的AI就该自我驱动
在IDE中与腾讯云AI代码助手使用斜杠命令唤起自定义Prompt，录入需要生成提示词的场景要求，将生成的场景Prompt再配置到后台中。 将对话生成的提示词配置到腾讯云 AI代码助手后台中，即可在IDE侧栏对话框进行调用 Java代码参数检查示例 使用生成大师反馈场景问题 # 检查Java方法参数中通用数据结构的提示词 ## Role:
34720编辑于 2025-01-08 Science | AI 驱动的结构基础模型
近日，发表于《Science》的重磅论文《AI to rewire life’s interactome》，系统阐述了如何利用人工智能（AI）与加速计算技术构建"计算显微镜"，为解析和重构生物分子相互作用组提供了革命性工具 近年来，AI驱动的蛋白质结构预测技术取得里程碑进展，AlphaFold2等模型通过学习进化约束（如多序列比对、蛋白质语言模型），借助神经网络实现了氨基酸三维结构的高精度预测，为这一目标提供了可能。 这些成果表明，AI模型可成为解析变构调节、酶催化等分子机制的核心工具，为理解生物功能的结构基础提供全新视角。 三、跨尺度分子研究的技术协同与创新 1. 结语 该研究通过AI与结构生物学的深度融合，构建了从静态结构到动态功能、从已知相互作用到从头设计的完整研究体系。 正如"计算显微镜"的隐喻所示，这些工具不仅是实验手段的补充，更重塑了我们解析生命相互作用组的认知方式——为基础研究与药物研发提供了"看见"分子动态、"设计"相互作用的能力，标志着分子生物学进入AI驱动的理性设计时代
13410编辑于 2026-01-08AI驱动超导材料发现新突破
AI驱动超导材料发现新突破研究背景如果AI系统能够提出在室温下实现零电阻导电的新材料配方——这将是量子计算和下一代电网的圣杯——研究人员正通过连接大语言模型与物理定律的新工具逼近这一目标。 技术突破某机构的SCIGEN框架某机构科学家开发了SCIGEN框架，用于引导生成式AI设计具有特殊性质的材料。该系统可以提出可能展现拓扑相、异常磁行为或比现有材料更高温度超导性的候选化合物。 与传统AI方法经常产生不可能分子不同，SCIGEN整合物理和化学先验知识，确保生成结果基于现实。 通过引导生成或拒绝采样嵌入领域约束，确保创造力与现实相结合多领域应用：量子计算需要具有稳定量子相的特殊材料，能源领域需要更清洁高效的催化剂应用前景目前两种方法仍处于早期研究阶段，但结合提出和严格过滤材料的AI
28010编辑于 2025-09-23- 来自专栏光芯前沿
Marvell：AI驱动的先进封装技术
一、AI 的运作原理与计算需求 （一）AI 如何工作 人的大脑由约一千亿个神经元构成，神经元之间通过信号传递相互协作，进而形成思想。AI 正是借鉴了这一原理，通过数学方程来模拟。 （二）惊人的计算需求 以 GPT - 4 为代表的生成式 AI 令人瞩目。据估计，GPT - 4 可能使用约两万亿参数，运行需要 10¹⁶ 次浮点运算，即 10 petaflops。 若使用最新的英伟达 H100 GPU 进行训练，单颗 H100 具备 989 Teraflops 的运算能力和 80GB 板载内存，然而，仅靠这一颗 GPU 训练 GPT - 4 竟需 115,400,740 四、AI 在芯片设计中的神奇应用 （一）优化设计方案 AI 在芯片设计中已崭露头角。谷歌在其张量处理器单元（TPU）设计中，运用算法不断优化自身设计。 综上所述，AI 驱动的先进封装技术正引领芯片行业迈向新的征程。尽管面临诸多挑战，但创新的步伐从未停止。未来，我们有理由期待这一领域带来更多的惊喜与突破，为科技发展注入强大动力。
51110编辑于 2025-04-08
腾讯云开发者
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