2025-09-07
AI for Science 基础设施
北大-百度共建AI4S LAB、港大无人机、纳米材料图网络等案例显示，AI正从“辅助工具”升级为具备逆向设计、自主实验能力的科研新基建，加速生命科学、材料、机器人等领域突破。
2025-09-07
物理与数据效率革命
Nature综述提出物理神经网络，微软亚研提出数据顺序优化DELT，二者共同指向“不靠堆GPU、不增数据量”的新训练范式，有望破解算力瓶颈并降低AI能耗。
2025-08-10
垂直领域AI智能体落地
CRISPR-GPT实现基因编辑全流程自动化，GNN隐式溶剂模型把经典力学知识迁移到量子化学，显示AI智能体在生物、材料等硬核科研场景加速落地。这类专用智能体降低实验门槛，有望重塑研发流程并催生新的科研服务市场。
2025-05-02
AI for Science与医药新进展
北大深圳研究生院成立全球首个AI for Science学院；NCATS数据+图神经网络筛选160万药物组合，51组抗胰腺癌协同效应获验证；几何深度学习预测3D细胞形态药效，AI正加速科学发现与精准医疗。
2024-10-27
诺奖级AI科学突破
2024诺贝尔物理、化学奖双双授予AI成果：AlphaFold破解蛋白质结构，人工神经网络奠基获肯定，标志AI从工具跃升为科学发现核心引擎，将加速材料、药物、基础物理等多学科革命。
2024-10-10
2024诺奖聚焦AI for Science
Hopfield与Hinton获诺贝尔物理学奖，AlphaFold团队再夺化学奖，标志AI成为基础科研核心工具，全球科研范式进入“AI驱动”新纪元，引发学界对交叉学科与治理的再思考。
2024-10-09
AI夺2024诺贝尔奖
Hopfield与Hinton因奠基性神经网络研究获诺贝尔物理学奖，哈萨比斯等因蛋白质结构预测获化学奖，标志AI成为基础科学核心工具，全球科研范式进入“AI for Science”时代。
2024-10-08
诺贝尔物理学奖颁给AI
2024诺贝尔物理学奖授予Geoffrey Hinton与John Hopfield，表彰其在人工神经网络与机器学习奠基性贡献，首次让AI技术登上诺奖舞台，全球科研评价体系的“AI化”再获官方背书。
2024-10-01
前沿研究与学术创新
清华在ECCV 2024提出自动驾驶新框架，中科大在图学习OGB挑战赛蛋白质预测夺冠，人大附中高中生论文入选NeurIPS Spotlight，展现高校与青少年在视觉、图神经网络等方向的国际级成果。
2024-09-16
神经网络架构新范式：KAN挑战MLP
MIT华人团队提出Kolmogorov–Arnold Network（KAN），以可解释、高保真的激活函数替代传统MLP的固定激活，在函数拟合与科学发现任务上显著降低参数量的同时提升精度，被视为打开神经网络黑盒的新范式，有望重塑深度学习基础架构。
2024-08-15
AI4Science与学术前沿
清华团队提出神经网络密度泛函框架，北京科学智能研究院实现百万原子级电子结构模拟，ACL 2024聚焦甲骨文破译、组合数学难题进展，显示AI正成为基础科研“加速器”，从材料、物理到语言学全面渗透。
2024-07-21
AI for Science与基础模型
NeurIPS 2024 Workshop聚焦科学基础模型，Northwestern博士论文提出图机器学习用于物理系统创建与控制，显示AI正向科学计算底层渗透，有望加速材料、能源、气候等领域发现。
2024-07-03
模型效率与边缘AI创新
苹果端侧小模型、Prism框架把感知与推理解耦，2B参数即可媲美20B；上海理工卷积光神经网络成像视野扩大271倍，显示“小模型+专用硬件”成为端侧落地新范式，将加速手机、IoT、机器人场景商用。
2024-06-18
AI for Science与蛋白质设计
天鹜科技与金赛药业将大模型设计的耐碱单域抗体推进5000升放大生产，Alembic用图神经网络消除LLM幻觉做因果预测，显示AI正从论文走向工业级生物制造与药物生产，打开百亿级市场。
2024-05-12
图表示学习综述
论坛梳理图核、矩阵分解、GNN等五类图表示学习模型，指出各自在可扩展性、高阶关系捕获上的优劣。随着药物、推荐、社交网络数据激增，高效图嵌入成为AI基础技术，其进展直接影响下游大模型外部知识增强效果。
2024-05-09
端侧AI算力革命
苹果M4芯片以3nm工艺、280亿晶体管及史上最大神经网络引擎空降iPad Pro，性能4倍于上代、功耗减半，首次打破MacBook首发惯例，直接碾压所有AI PC，标志移动端AI算力进入新纪元，将推动端侧大模型、实时生成式AI应用全面普及。
2024-05-04
KAN架构颠覆MLP
MIT等机构提出Kolmogorov-Arnold Network（KAN），用可学习的单变量函数替代固定激活函数，在数学发现、物理模拟等任务上以200参数媲美30万参数MLP，兼具高精度与可解释性，被视为可能取代MLP的新一代神经网络范式。
2024-05-02
高效架构与训练框架创新
KAN神经网络以200参数复现30万参数性能，GraNNDis框架实现大规模图神经网络分布式训练，共同揭示新架构与系统优化正在突破参数规模瓶颈，为端侧和巨模型提供新路径。
2024-03-23
通用图大模型突破
港大数据智能实验室联合百度发布HiGPT，首次用单一模型统一建模任意图结构数据，无需针对社交、电商、分子等不同图谱重新训练，大幅降低图学习门槛，为推荐、风控、药物发现等场景提供即插即用的AI能力，加速图智能落地。
2024-03-09
AI4Science与几何图神经网络
人大高瓴联合腾讯AI Lab等发布几何图神经网络综述，系统梳理群论对称性在分子、材料科学中的应用，为AI驱动科研提供通用方法论。