AI智慧秀 成功率提升15%，浙大、碳硅智慧用LLM进行多属性分子优化，登Nature子刊 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。
AI智慧秀 速度提高1000万倍，AI快速准确预测等离子体加热，助力核聚变研究 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
AI智慧秀 快多个数量级，清华更高精度、更泛化的深度学习电子结构计算方法登Nature子刊 团队开发了一种准确而有效的实空间重构方法（real-space reconstruction），将 DeepH 方法从原先仅支持原子基组推广至适用于平面波基组
AI智慧秀 Python程序到计算图一键转化，详解清华开源深度学习编译器MagPy 2024 年 7 月，清华大学计算机系 PACMAN 实验室发布开源深度学习编译器 MagPy，可一键编译用户使用 Python 编写的深度学习程序，实现模型的自动加速。
AI智慧秀 从架构、工艺到能效表现，全面了解LLM硬件加速，这篇综述就够了 大语言模型（LLM）的发展同时往往伴随着硬件加速技术的进化，本文对使用 FPGA、ASIC 等芯片的模型性能、能效表现来了一次全面概览。
