在人形机器人领域，有一个非常值钱的问题：既然人形机器人的样子与人类类似，那么它们能使用网络视频等数据进行学习和训练吗？

浙江大学侯廷军团队、中南大学曹东升团队以及碳硅智慧团队联合开发了一种分子优化工具 Prompt-MolOpt。

Sánchez-Villar 的团队开发了 NSTX 和 WEST 上的实时核心离子回旋加速器频率范围 (ICRF) 加热模型。该模型基于两种非线性回归算法

华盛顿大学研究团队开发了一种高度准确的基于结构的虚拟筛选方法 RosettaVS，用于预测对接姿势和结合亲和力。

人工神经网络、深度学习方法和反向传播算法构成了现代机器学习和人工智能的基础。

作为一种重要的数据形式，图数据在社交网络、学术网络、交通系统和生物网络等多个领域有广泛应用。

eepMind 研究人员开发了一种计算激发态的新方法，它比以前的方法更强大、更通用。该方法可以应用于任何类型的数学模型，包括 FermiNet 和其他神经网络。

近期，中国科学院计算所张海仓带领的研究团队提出了 CarbonNovo，以端到端的方式联合设计蛋白质主链结构和序列。

北京科学智能研究院 (AI for Science Institute, Beijing) 提出了一种基于深度学习的高效紧束缚方法，称为 DeePTB

Sakana AI 宣布推出 AI Scientist，这是世界上第一个用于自动化科学研究和开放式发现的 AI 系统！