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hyperai/awesome-ai4s

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AI for Science 论文解读合集（持续更新ing），论文/数据集/教程下载：hyper.ai

3,401 星标523 forks +1 24小时

可以做什么

  • Research highlight: https://hyper.ai/news/32738
  • Research Team: Qiangfeng Zhang's Group at Tsinghua University
  • Related Research: Spatial transcriptomics, STARmap mouse PLA dataset, MERFISH mouse AB dataset, MERFISH mouse WB dataset, Xenium human BC dataset, CosMx human NSCLC dataset, Visium human brain dataset, encoders, proximity graph decoders, gene expression decoders, spatial proximity, self-supervised learning.
  • Published Journal: Cell Systems, 2024.06

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Awesome AI for Science

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前言

从 2020 年开始，以 AlphaFold 为代表的科研项目将 AI for Science (AI4S) 推向了 AI 应用的主舞台。近年来，从生物医药到天文气象、再到材料化学等基础学科，都成为了 AI 的新战场。

随着越来越多的交叉学科人才开始在其研究领域应用机器学习、深度学习等技术进行数据处理、构建模型，加之跨学科研究团队的合作日益加强，AI4S 的能力被更多科研人员所关注到，但却未达到规模化应用的目标。提高相关研究的可复用性、降低技术门槛、提高数据质量等诸多问题亟待解决。

目前，除了高校、科研机构在积极探索 AI4S 外，多国政府及头部科技企业也都关注到了 AI 革新科研的潜力，并进行了相关的政策疏导与布局，可以说 AI4S 已经是大势所趋。

作为最早一批关注到 AI for Science 的社区，「HyperAI超神经」在陪伴行业成长的同时，也乐于将最新的研究进展与成果进行普适化分享，我们希望通过解读前沿论文与政策的方式，令更多团队看到 AI 对于科研的帮助，为 AI for Science 的发展贡献力量。

目前，HyperAI超神经已经解读分享了近 200 篇论文，为了便于大家检索，我们将文章根据学科进行分类，并展示了发表期刊及时间，提取了关键词（研究团队、相关研究、数据集等），大家可以点击题目跳转论文中文解读页面（内含完整论文下载链接）。

本文档将以开源项目的形式呈现，我们将持续更新解读文章，同时也欢迎大家投稿优秀研究成果，如果您所在的团队/课题组有报道需求，可添加微信：神经星星（微信号：Hyperai01）。

AI+ 生物医药：AI+Biopharmaceutical

1. AdaDR 在药物重定位方面的性能优于多个基准方法

2. IMN4NPD 加快分子网络中广泛集群的去复制，对自循环与成对节点提供标注

3. 深度生成模型 MIDAS 用于单细胞多组学数据马赛克整合

4. 基于蛋白质口袋的 3D 分子生成模型——ResGen

5. 大模型 + 机器学习高精度预测酶动力学参数

6. MIT 利用深度学习发现新型抗生素

7. 神经网络解密 GPCR-G 蛋白偶联选择性

8. Macformer 将无环药物菲卓替尼大环化

9. 回归网络 + CGMD，预测百亿种多肽的自组装特性

10. 无监督学习预测 7100 万种基因突变

11. 基于图神经网络 (GNN) 开发气味分析 AI

12. 图神经网络筛选安全高效的抗衰老成分

13. 机器学习量化分析多巴胺的释放量和释放位置

14. 机器学习发现三种抗衰老药物

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/24578

  • 科研团队： 梅奥诊所的 James L. Kirkland 博士等人

  • 相关研究： 机器学习、随机森林模型、5倍交叉验证、随机森林（RF）模型。发现抗衰老药物 Ginkgetin、Periplocin 和 Oleandrin

  • 发布期刊： Nature Communications, 2023.06

  • 论文链接： Discovery of Senolytics using machine learning

15. 深度学习筛选抑制鲍曼不动杆菌的新型抗生素

16. 机器学习模型应用于预测生物墨水可打印性

17. 机器学习分化多能干细胞

18. 机器学习模型预测长效注射剂药物释放速率

19. 机器学习算法有效预测植物抗疟性

20. 机器学习集成方法预测病毒蛋白片段免疫原性

21. 用生成式 AI 开发新型抗生素

22. 基于深度学习研发一种自动化、高速、多维的单粒子追踪系统

23. ProEnsemble 机器学习框架：优化进化通路启动子组合

24. 微环境感知图神经网络 ProtLGN 指导蛋白质定向进化

25. 深度学习模型 AlphaPPIMd：用于蛋白质-蛋白质复合物构象集合探索

26. 新型肿瘤抑制蛋白降解剂 dp53m 可抑制癌细胞增殖

27. CVPR 最佳学生论文！多模态模型 BioCLIP 实现零样本学习

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/32544

  • 科研团队： 俄亥俄州立大学 Jiaman Wu 团队

  • 相关研究： 生物图像数据集 TreeOfLife-10M、多模态模型、计算机视觉、视觉编码器、文本编码器、自回归语言模型、模型在零样本和少样本任务中均表现出色

  • 发布期刊： CVPR 2024, 2024.02

  • 论文链接： BIoCLIP: A Vision Foundation Model for the Tree of Life

28. 1 亿参数！细胞大模型 scFoundation 可对 2 万基因同时建模

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/32623

  • 科研团队： 清华大学自动化系生命基础模型实验室主任张学工教授、电子系/AIR 马剑竹教授和百图生科宋乐博士

  • 相关研究： 人工智能细胞大模型、人类单细胞组学数据 DISCO，欧洲分子生物学实验室-欧洲生物信息学研究所数据库 EMBL-EBI、GEO 数据集，Single Cell Portal 数据集，HCA 数据集，hECA 数据集、Transformer、非对称的编码器-解码器结构、向量模块、RDA 建模

  • 发布期刊： Nature Methods, 2024.06

  • 论文链接： Large-scale foundation model on single-cell transcriptomics

29. 入选顶会 ICML，蛋白质语言模型 ESM-AA 超越传统 SOTA

30. SPACE 算法登 Cell 子刊！组织模块发现能力领先同类工具

31. 基于 AlphaFold 实现新突破，揭示蛋白质动态多样性

32. 基于扩散模型开发 P450 酶从头设计方法 P450Diffusion

33. 将等变图神经网络用于靶蛋白结合位点预测，性能提升 20%

34. 20 个实验数据创造 AI 蛋白质里程碑！FSFP 有效优化蛋白质预训练模型

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/32822

  • 科研团队： 上海交通大学自然科学研究院/物理天文学院/张江高研院/药学院洪亮教授课题组，联合上海人工智能实验室青年研究员谈攀团队

  • 相关研究： 蛋白质突变数据集 ProteinGym、预训练蛋白质语言模型、元迁移学习、排序学习、参数高效微调、LTR 技术、有效优化蛋白质语言模型的训练策略 FSFP、模型无关元学习方法

  • 发布期刊： Nature Communications, 2024.07

  • 论文链接： Enhancing efficiency of protein language models with minimal wet-lab data through few-shot learning

35. 可迁移深度学习模型鉴定多类型 RNA 修饰、显著减少计算成本

36. InstructProtein：利用知识指令对齐蛋白质语言与人类语言

37. 蛋白质-文本生成框架 ProtT3 实现蛋白质数据与文本信息跨模态解读

38. CPDiffusion 模型，超低成本、全自动设计功能型蛋白质

39. 基于蛋白质语言模型和密集检索技术，一种全新的蛋白质同源物检测方法

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/34225

  • 科研团队： 香港中文大学李煜、复旦大学智能复杂体系实验室、上海人工智能实验室青年研究员孙思琦、耶鲁大学 Mark Gerstein

  • 相关研究： 蛋白质工程、蛋白质语言模型、密集检索技术、密集同源物检索器 、混合模型 DHR-meta、UR90 数据集、JackHMMER 算法、BFD/MGnify 数据集、DHR 方法。蛋白质同源物检测灵敏度提高 56%

  • 发布期刊： Nature Biotechnology, 2024.08

  • 论文链接： Fast, sensitive detection of protein homologs using deep dense retrieval

40. AlphaProteo 可高效设计靶蛋白结合物，亲和力提高 300 倍

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/34214

  • 科研团队： DeepMind、弗朗西斯·克里克研究所

  • 相关研究： 蛋白质工程、蛋白质语言模型、AI 药物设计、靶蛋白 、AI 工具、机器学习模型 AlphaProteo、VEGF-A 蛋白结合体设计、生成模型 (Generator) 、过滤器 (Filter)。候选结合物与靶蛋白结合数量高出 5-100 倍

  • 发布期刊： DeepMind, 2024.09

  • 论文链接： AlphaProteo 为生物学和健康研究生成新型蛋白质

41. 全新去噪蛋白质语言模型 DePLM，突变效应预测优于 SOTA 模型

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/34954

  • 科研团队： 浙江大学计算机科学与技术学院、浙江大学国际联合学院、浙江大学杭州国际科创中心陈华钧教授、张强博士

  • 相关研究： 去噪蛋白质语言模型 (DePLM)、ProteinGym 深度突变筛选 (DMS) 实验集合、DMS 数据集、随机交叉验证方法、泛化能力实验、基于排序信息的前向过程来扩展扩散模型以去噪进化信息、基于排序的去噪扩散过程、排序算法 (sorting algorithm) 生成轨迹、PromptProtein 模型

  • 发布期刊： NeurIPS 2024, 2024.11

  • 论文链接： DePLM: Denoising Protein Language Models for Property Optimization

42. 几何深度生成模型 DynamicBind，实现蛋白质动态对接预测

43. 药物研发大语言模型 Y-Mol，性能全面领先 LLaMA2

44. 通用分子逆折叠模型 UniIF，对 AlphaFold 3 形成进一步补充

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/35781

  • 科研团队： 西湖大学未来产业研究中心团队

  • 相关研究： CATH4.3 数据集、ESM2 模型、CASP15 数据集、新晶体结构、NovelPro 数据集、RDesign 收集的数据集、CHILI-3K 数据集、基于氨基酸和核苷酸的预定义框架、GNN、几何特征提取器 (Geometric Featurizer) 、块图注意力层 (Block Graph Attention)。在蛋白质设计、 RNA 设计、材料设计上都优于其他对比的先进方法

  • 发布期刊： NeurIPS 2024, 2024.5

  • 论文链接： UniIF: Unified Molecule Inverse Folding

45. 预训练蛋白质语言模型 ProSST，更有效地整合蛋白质结构信息

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/35874

  • 科研团队： 海交通大学自然科学研究院/物理天文学院/张江高研院/药学院洪亮教授课题组，上海交大助理研究员周冰心，联合上海人工智能实验室青年研究员谈攀

  • 相关研究： 预训练蛋白质语言模型 ProSST、Transformer、解耦注意力机制、蛋白质结构量化器、AlphaFoldDB 数据集、CATH43-S40 数据集、CATH43-S40 局部结构数据集、ProteinGYM 基准数据集。在热稳定性预测、金属离子结合预测、蛋白质定位预测、 GO 注释预测等任务中优于现有模型

  • 发布期刊： NeurIPS 2024, 2024.05

  • 论文链接： ProSST: Protein Language Modeling with Quantized Structure and Disentangled Attention

46. 大环肽结合物框架 RFpeptides，为不可成药蛋白质提供新可能性

47. 基因组基础模型 Evo，实现从分子到基因组尺度的预测与生成

48. DigFrag 用 AI 精准分割分子片段，并生成 44 个药物/农药分子

49. 蛋白质序列大语言模型预训练方法 PRIME

50. 自监督深度学习方法革新冷冻电镜三维重建

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/36645

  • 科研团队： 加州大学洛杉矶分校研究团队

  • 相关研究： 自监督深度学习方法单粒子 IsoNet (spIsoNet) 、单粒子冷冻电镜、生物大分子重建、β-半乳糖苷酶数据集、HA 三聚体倾斜数据集 (EMPIAR-10097)、非倾斜 HA 三聚体数据集 (EMPIAR-10096) 、非对称核糖体数据集 (EMPIAR-10406)、HIV VLP 断层扫描数据集 (EMPIAR-10164)、U-net 网络架构、各向异性校正驱动的错位校正模块，实现结构生物学重大突破

  • 发布期刊： Nature Methods, 2024.11

  • 论文链接： Overcoming the preferred-orientation problem in cryo-EM with self-supervised deep learning

51. 多模态蛋白质生成方法 PLAID，同时生成序列和全原子蛋白结构

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/36750

  • 科研团队： 加州大学伯克利分校 (UC Berkeley) 、微软研究院、Genentech 公司研究团队

  • 相关研究： 多模态蛋白质生成方法 PLAID (Protein Latent Induced Diffusion)、Pfam 数据库、ESMFold 潜在空间、潜在扩散训练、DiT 块架构、 Diffusion Transformer (DiT)、ESMFold 模型

  • 发布期刊： ICLR 2025, 2024.12

  • 论文链接： Generating All-Atom Protein Structure from Sequence-Only Training Data

52. 基于潜在强化学习的靶向分子优化方法 MOLRL

53. 病毒变异驱动力预测框架 E2VD，预测新冠/艾滋病/流感病毒进化方向

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/37405

  • 科研团队： 北京大学信息工程学院田永鸿教授、陈杰副教授，广州国家实验室周鹏研究员指导博士生聂志伟、硕士生刘旭东

  • 相关研究： 病毒变异驱动力预测框架 E2VD、 UniRef90 数据集、开源深度突变扫描数据集、蛋白质序列编码、局部-全局相互作用依赖融合 (Local-global dependence coupling) 和多任务焦点学习 (Multi-task focal learning)，预测精度提升 67%

  • 发布期刊： Nature Machine Intelligence, 2025.1

  • 论文链接： A unified evolution-driven deep learning framework for virus variation driver prediction

54. 医学语言模型 MedFound，推理能力接近专家医师

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/37646

  • 科研团队： 北京邮电大学王光宇教授、北京大学第三医院宋纯理教授、三峡大学杨简教授组成的医工交叉团队

  • 相关研究： 大语言模型 BLOOM-176B、医学语料数据集 MedCorpus、大语言模型 MedFound-DX、思维链方法、偏好对齐框架、MedDX-FT 数据集、MedDX-Bench 数据集

  • 发布期刊： Nature Medicine, 2025.1

  • 论文链接： A generalist medical language model for disease diagnosis assistance

55. 4D 扩散模型 AlphaFolding，填补蛋白质动态结构预测空白

56. 可设计短蛋白质的 PepPrCLIP 流程，有望开发癌症新疗法

57. 玻尔兹曼对齐技术大幅提高蛋白质结合自由能预测效能

58. 新型大规模流式蛋白质主链生成器 Proteina，从头设计蛋白质主链性能达 SOTA

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/38120

  • 科研团队： 英伟达、魁北克人工智能研究所 Mila 、蒙特利尔大学、麻省理工学院

  • 相关研究： 蛋白质设计、可扩展非等变 Transformer 架构、Foldseek AFDB 聚类 DFS 数据集、D21M 数据集、MFS 模型、Mno – triFS 模型、M21M 模型、分阶段训练策略

  • 发布期刊： ICLR 2025 Oral, 2025.1

  • 论文链接： Proteina: Scaling Flow-based Protein Structure Generative Models

59. UniGEM 模型，首次基于扩散模型实现两任务协同增强

60. RFdiffusion 再进化，实现原子级精度的抗体从头设计

61. 首个蛋白质-RNA 语言模型融合方案，结合亲和力预测刷新 SOTA

62. 虚拟组织模型 Celcomen，首次在空间转录组学分析中实现因果推断可识别性

63. AlphaFold-Metainference 方法，精准预测无序蛋白质结构集合

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/38448

  • 科研团队： 剑桥大学

  • 相关研究： AlphaFold 预测的对齐误差图、分子动力学模拟中的距离变化矩阵之间的相关性、无序蛋白质结构预测、蛋白质数据库 (Protein Data Bank, PDB)、小角 X 射线散射数据、核磁共振扩散测量、结构集合数据 Aβ 和 α-synuclein、CALVADOS-2、贝叶斯元推理方法、CALVADOS-2 力场、Langevin 积分器

  • 发布期刊： Nature Communications, 2025.2

  • 论文链接： AlphaFold prediction of structural ensembles of disordered proteins

64. 高精度 RNA 结构预测框架 DRfold2，多项基准测试超越 SOTA

65. 蛋白质设计新算法 DRAKES，突破生物序列设计瓶颈

66. 机器学习辅助的紫外吸收光谱法检测微生物污染

67. 利用蛋白质序列生成模型实现重叠基因设计

68. 预测框架 Predictions of Unseen Proteins’ Subcellular localization（PUPS），实现单细胞级蛋白质定位

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/39549

  • 科研团队： 美国麻省理工学院、哈佛大学

  • 相关研究： 蛋白质亚细胞定位、人类蛋白质图谱、未知蛋白质亚细胞定位、Predictions of Unseen Proteins’ Subcellular localization（PUPS）框架、保留数据集、ESM-2（Evolutionary Scale Modeling）蛋白质语言模型、卷积神经网络、可分离卷积

  • 发布期刊： Nature Methods, 2025.05

  • 论文链接： Prediction of protein subcellular localization in single cells

69. 首个跨分子种类统一生成框架 UniMoMo，实现多类型药物分子设计

70. 蛋白质语言模型 Prot42 仅利用目标蛋白序列即可生成高亲和力结合剂

71. 统一生物分子动力学模拟器 UniSim，首次实现跨分子类型、跨化学环境统一时间粗化动力学模拟

72. 计算生物学算法 SimplifiedBondfinder，挖掘 69 个全新氮-氧-硫键

73. 全新蛋白质序列设计方法 FAMPNN，可同时处理蛋白质主链和侧链信息

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/41545

  • 科研团队： 斯坦福大学、加州帕洛阿尔托市 Arc 研究院

  • 相关研究： 蛋白质侧链构象、蛋白质序列设计方法 FAMPNN、S40 数据集、PDB 数据集、CASP13、 14、 15 数据集、SKEMPlv2 数据集、S669 数据集、 Megascale 数据集、 FireProtDB 数据集、CR9114 数据集、 CR6261 数据集、 G6 数据集、迭代采样策略、atom37 格式、图神经网络、逐 token 欧几里得扩散方法

  • 发布期刊： ICML 2025, 2025.06

  • 论文链接： Sidechain conditioning and modeling for full-atom protein sequence design with FAMPNN

74. 原子级蛋白质设计方法 La-Proteina，高精度生成多达 800 个残基的蛋白质

75. APM 模型专为多链蛋白质复合物设计，实现全原子设计与功能优化

76. 无序区域结合蛋白设计新方法 Logos，专攻不可成药靶点

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/42611

  • 科研团队： 华盛顿大学蛋白质设计研究所所长 David Baker 及其团队

  • 相关研究： RFdiffusion 模型、诱导契合（Induced Fit）、骨架生成（Scaffold Generation）、结合口袋特异化（Pocket Specialization）、蛋白质结合口袋组装（Pocket Assembly）

  • 发布期刊： Science, 2025.07

  • 论文链接： Design of intrinsically disordered region binding proteins

77. 全新蛋白质动态融合表征框架 FusionProt 发布，实现迭代式信息交换

78. 转录组引导的扩散模型 MorphDiff 发布，为表型药物研发提速

79. AlphaPPIMI 框架显著提升泛化能力，PPIs 界面调节剂预测性能超越现有方法

80. 全新融合神经网络框架，高效预测蛋白质序列的多金属结合位点

81. 高效可合成分子投影框架 ReaSyn 发布，实现超高重建率与路径多样性

82. 约束强化学习框架 Ctrl-DNA 发布，实现特定细胞基因表达的「靶向控制」

83. PLACER 框架解析，解决蛋白质构象异质性的原子级建模挑战

84. Squidiff 实现多场景转录组模拟，助力精准医学与空间医学发展

85. 生成式模型 PepTron 及新评测基准发布，重塑无序蛋白集合预测能力

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/47063

  • 科研团队： 英国蛋白质分析技术研发商 Peptone 公司、哥本哈根大学、英伟达、牛津大学、麻省理工学院、杜克大学等

  • 相关研究： PeptoneBench 系统评估框架、生成式模型 PepTron、蛋白质数据库、IDRome 数据库、NVIDIA BioNeMo 框架、ESMFlow、「实验数据+合成数据」混合训练策略

  • 发布期刊： bioRxiv, 2025.10

  • 论文链接： Advancing Protein Ensemble Predictions Across the Order–Disorder Continuum

86. MIT 与哈佛提出端到端 AI 流程 CleaveNet，攻克蛋白酶底物高特异性设计难题

87. 德国歌德大学团队提出多尺度分类框架，解码人类 E3 连接酶组复杂性

88. Basecamp 与英伟达等联合发布 EDEN 基础模型，实现 AI 可编程疗法设计

89. 微软等团队提出多模态 AI 框架 GigaTIME，从常规病理切片生成虚拟 mIF 图谱

90. MIT 提出深度学习语言模型 Pichia-CLM，优化密码子提升重组蛋白产量

91. MIT 与 ETH 联合提出深度学习框架 APOLLO，高效整合解耦单细胞多模态数据

92. 港中文等联合提出 Bi-TEAM 框架，实现修饰肽多尺度统一表征学习

93. 卡内基梅隆大学等提出 AQuaRef，实现全蛋白质原子模型量子精修

94. 英伟达等联合提出 Complexa 框架，统一蛋白质结合剂生成与优化

95. MIT 与 CMU 联合提出 VibeGen，引入振动动力学赋能从头蛋白质设计

96. 巴斯德研究所利用深度学习预测 239 万抗噬菌体蛋白，绘制细菌免疫图谱

97. KAIST 团队利用 AI 从头设计小分子结合蛋白，成功应用于生物传感器

98. 多伦多大学等提出 dnaHNet，实现基因组序列高效分层建模

99. 伦敦玛丽女王大学等开展最大规模蛋白质基因组学研究，揭示疾病分子机制

100. 法兰克福大学等提出 genESOM 模型，生成式 AI 破局小样本动物实验

AI+ 医疗健康：AI+Healthcare

1. 深度学习系统 DeepDR Plus 用眼底图像预测糖尿病视网膜病变

2. 逻辑回归模型分析高绿色景观指数可降低 MetS 风险

3. 深度学习系统助力初级眼科医生的诊断一致性提高 12%

4. GSP-GCNs 实现帕金森病诊断准确率高达 90.2%

5. 乳腺癌预后评分系统 MIRS

6. 视网膜图像基础模型 RETFound，预测多种系统性疾病

7. SVM 优化触觉传感器，盲文识别率达 96.12%

8. 中科院基因组所建立开放生物医学成像档案

9. AI Lunit 阅读乳腺 X 光片的准确率与医生相当

10. 特征选择策略检测乳腺癌生物标志物

11. 梯度提升机模型准确预测 BPSD 亚综合征

12. 机器学习模型预测患者一年内死亡率

13. AI 新脑机技术让失语患者「开口说话」

14. 基于深度学习的胰腺癌人工智能检测

15. 机器学习辅助肺癌筛查的群体有效性

16. 卵巢癌诊断人工智能融合模型 MCF，输入常规实验室检验数据和年龄即可计算卵巢癌的患病风险

17. 谷歌发布 HEAL 架构，4 步评估医学 AI 工具是否公平

18. 借鉴语义分割，开发空间转录组语义注释工具 Pianno

19. AI 模型 UniFMIR，突破现有荧光显微成像极限

20. 深度学习系统，提高癌症生存预测准确性

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/32068

  • 科研团队： 上海国家应用数学中心（上海交通大学分中心）俞章盛课题组（生命科学技术学院/医学院临床研究中心）

  • 相关研究： 深度学习系统、ST 数据集、integrated graph 和图深度学习的模型、卷积神经网络和图神经网络、外部测试集 MCO-CRC、空间基因表达预测模型、super-patch graph 生存模型、H&E 染色组织学图像 (H&E-stained histological image) 预处理、IGI-DL 模型

  • 发布期刊： Cell Reports Medicine, 2024.05

  • 论文链接： Harnessing TME depicted by histological images to improve cancer prognosis through a deep learning system

21. MemSAM 将「分割一切」模型用于医学视频分割

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/32372

  • 科研团队： 深圳大学吴惠思

  • 相关研究： 视觉模型、医学视频分割、超声心动图视频分割模型、记忆强化机制、超声心动图数据集 CAMUS 和 EchoNet-Dynamic、图像编码器、提示编码器、掩码解码器、Softmax 函数、基于 CNN 的 UNet 、基于 Transformer 的 SwinUNet、CNN-Transformer 混合的 H2Former、SonoSAM 模型、SAMUS 模型

  • 发布期刊： CVPR 2024, 2024.05

  • 论文链接： MemSAM: Taming Segment Anything Model forEchocardiography Video Segmentation

22. 医学图像分割模型 Medical SAM 2 刷新医学图像分割 SOTA 榜

23. 机器学习抗击化疗耐药性与肿瘤复发，构筑乳腺癌干细胞的有力防线

24. 糖尿病诊疗的视觉-大语言模型 DeepDR-LLM 登 Nature 子刊

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/33292

  • 科研团队： 清华大学副教务长、医学院主任黄天荫教授团队，上海交通大学电院计算机系/教育部人工智能重点实验室盛斌教授团队，上海交通大学医学院附属第六人民医院贾伟平教授及李华婷教授团队，新加坡国立大学及新加坡国家眼科中心覃宇宗教授团队

  • 相关研究： 大语言模型、基于眼底图像的深度学习技术、融合适配器 (Adaptor) 和低秩自适应、Transformer 模型架构、监督微调方法、可提高基层 DR 筛查能力和糖尿病诊疗水平

  • 发布期刊： Nature Medicine, 2024.07

  • 论文链接： Integrated image-based deep learning and language models for primary diabetes care

25. 水平直逼高级病理学家！清华团队提出 AI 基础模型 ROAM，实现胶质瘤精准诊断

26. 医学图像分割通用模型 ScribblePrompt，性能优于 SAM

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/34720

  • 科研团队： 美国麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室团队、麻省总医院、哈佛医学院

  • 相关研究： 深度学习、医学图像分割、MegaMedical 数据集、交互式分割方法、生物医学成像数据集、生物医学图像分割的通用模型 ScribblePrompt、生成合成标签机制、全卷积架构、ScribblePrompt 架构、CNN-Transformer 混合解决方案

  • 发布期刊： ECCV 2024, 2024.07

  • 论文链接： ScribblePrompt: Fast and Flexible Interactive Segmentation for Any Biomedical Image

27. 数字孪生脑平台，展现出类似人脑中观测的临界现象与相似认知功能

28. 自动化大模型对话 Agent 模拟系统，可初诊抑郁症

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/34845

  • 科研团队： 上海交通大学 X-LANCE 实验室吴梦玥老师团队、德克萨斯大学阿灵顿分校 UTA 、天桥脑科学研究院 (TCCI) 和 ThetaAI 公司

  • 相关研究： 搭建了一个新型的对话 Agent 模拟系统、D4 数据集、三层记忆存储结构和全新的记忆检索机制、患者 Agent、精神科医生 Agent、指导员 Agent，提升抑郁症与自杀倾向诊断准确率

  • 发布期刊： arXiv, 2024.9

  • 论文链接： Depression Diagnosis Dialogue Simulation: Self-improving Psychiatrist with Tertiary Memory

29. 深度学习模型 LucaProt，助力 RNA 病毒识别

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/34968

  • 科研团队： 中山大学医学院的施莽教授、浙江大学、复旦大学、中国农业大学、香港城市大学、广州大学、悉尼大学、阿里云飞天实验室

  • 相关研究： 云计算与 AI 技术、宏基因组挖掘技术、NCBI SRA 数据库、CNGBdb 数据库、基于数据驱动的深度学习模型 LucaProt、Transformer 框架、大模型表征技术、揭露了 161,979 种潜在 RNA 病毒物种和 180 个病毒超群的存在

  • 发布期刊： Cell, 2024.9

  • 论文链接： Using artificial intelligence to document the hidden RNA virosphere

30. 医学图像预训练框架 UniMedI，打破医学数据异构化藩篱

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/35128

  • 科研团队： 浙江大学胡浩基团队、微软亚洲研究院邱锂力团队

  • 相关研究： 「伪配对」(Pseudo-Pairs) 技术、MIMIC-CXR 2.0.0 数据集、BIMCV 数据集、预训练 UniMedI 框架、ViT-B/16 视觉编码器 、BioClinicalBERT 文本编码器 、VL (Vision-Language) 对比学习、辅助任务设计、UniMiss 医学自我监督表达学习框架

  • 发布期刊： ECCV, 2024.7

  • 论文链接： Unified Medical Image Pre-training in Language-Guided Common Semantic Space

31. 多语言医学大模型 MMed-Llama 3，更加适配医疗应用场景

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/35242

  • 科研团队： 上海交通大学王延峰教授与谢伟迪教授团队

  • 相关研究： 多语言医疗语料库 MMedC、多语言医疗问答评测标准 MMedBench、基座模型 MMed-Llama 3、MMedLM 多语言模型、MMedLM 2 多语言模型、 MMed-Llama 3 多语言模型

  • 发布期刊： Nature Communications, 2024.9

  • 论文链接： Towards building multilingual language model for medicine

32. 胶囊内窥镜图像拼接方法 S2P-Matching，助力胶囊内窥镜图像拼接

33. 多模态医疗基准 GMAI-MMBench，含 284 个数据集，覆盖 18 项临床任务

34. 新型时间序列预测方法 CGS-Mask，揭秘患者存活率关键指标

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/36192

  • 科研团队： 华中科技大学陆枫团队、悉尼大学 Zomaya 院士团队、同济医院

  • 相关研究： MIMIC-III 数据集、 LSST 数据集、 NATOPS 数据集、 AE 数据集。将时间序列预测与可解释性结合，CGS-Mask 既能提高模型预测精度，又能使预测结果更加直观和可解释

  • 发布期刊： Proceedings of the 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI’24), 2024.3

  • 论文链接： CGS-Mask: Making Time Series Predictions Intuitive for All

35. 非侵入式大脑解码新框架 fMRI，为脑机接口和认知模型发展奠定基础

36. 医学图像分割模型 M2CF-Net，提高干燥综合征诊断准确性

37. BSAFusion 可实现多模态医学图像对齐与融合

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/37104

  • 科研团队： 昆明理工大学信息工程与自动化学院李华锋、张亚飞、苏大勇团队、中国海洋大学信息科学与工程学部计算机科学与技术学院蔡青

  • 相关研究： 医学影像处理、双向逐步特征对齐 (BSFA) 的未对齐医学图像融合方法、CT-MRI 数据集、 PET-MRI 数据集、SPECT-MRI 数据集、深度学习、计算机视觉、医学图像处理、多模态医学图像融合

  • 发布期刊： AAAI 2025, 2024.11

  • 论文链接： BSAFusion: A Bidirectional Stepwise Feature Alignment Network for Unaligned Medical Image Fusion

38. 多 Agent 大语言模型框架 KG4Diagnosis 助力诊断 362 种常见疾病

39. 图像分割模型 ConDSeg，解决医学图像分割软边界与共现难题

40. 医学模型 M³FM，可用于零样本临床诊断，支持疾病报告和疾病分类

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/37924

  • 科研团队： 牛津大学、罗切斯特大学、亚马逊团队，西湖大学医学人工智能实验室郑冶枫博士、腾讯优图实验室天衍研究中心负责人吴贤博士

  • 相关研究： 零样本临床诊断、医学影像、CLIP 模型、M³FM 框架、MultiMedCLIP 模块、MultiMedLM 模块、MIMC-CXR 数据集、COVID-19-CT-CXR 数据集、IU-Xray 、 COVID-19 CT 、 COV-CTR 、深圳结核病数据集、 COVID-CXR 、 NIH ChestX-ray 、 CheXpert 、 RSNA 肺炎、SIIM-ACR 肺气肿

  • 发布期刊： npj Digital Medicine, 2025.2

  • 论文链接： A multimodal multidomain multilingual medical foundation model for zero shot clinical diagnosis

41. 基于深度学习凭颅骨 CT 鉴定性别，赶超人类法医

42. AI 助力医学研究，大模型可成为基层医生培训「黄金搭档」

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/38366

  • 科研团队： 上海交通大学盛斌教授团队、上海体育大学毛丽娟教授团队、清华大学黄天荫教授团队、上海市糖尿病研究所贾伟平教授团队等多学科力量、美国杜克大学、约翰霍普金斯大学、澳洲墨尔本大学等国际顶尖学府和研究机构

  • 相关研究： 医生培训、DeepSeek、人机协同决策、NCE-CPDC、SCE、大语言模型、慢病诊疗数字化变革

  • 发布期刊： Science Bulletin, 2025.1

  • 论文链接： Large language models for diabetes training: a prospective study

43. AcneDGNet 的深度学习算法实现痤疮病变检测与分级

44. 发布多模态医学影像分割模型 VISTA3D，实现三维影像自动分割与交互

45. 多切面超声心动图统一分割模型 EchoONE，可精准分割多切面超声心动图

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/38544

  • 科研团队： 深圳大学医学部生物医学工程学院医学超声图像计算实验室 (MUSIC) 、深圳大学大数据国家工程实验室、深圳市人民医院超声科的研究团队

  • 相关研究： 多切面超声心动图统一分割模型 EchoONE、CAMUS 心脏超声图像数据集、 HMC-QU 心脏医学影像数据集、EchoNet_Dynamic 数据集

  • 发布期刊： 2025 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2025.4

  • 论文链接： EchoONE: Segmenting Multiple echocardiography Planes in One Model

46. 多智能体对话框架模拟医生会诊，助力疾病诊断

47. 深度学习框架 STAIG，揭示肿瘤微环境中的详细基因信息

48. 首个全模态医疗图像重识别框架 MaMI，在 11 个数据集上的评测达 SOTA

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/38624

  • 科研团队： 上海人工智能实验室联合多家知名高校

  • 相关研究： 全模态医疗图像重识别框架 MaMI、医疗图像重识别方法、连续模态参数适配器、医学重识别基准、集成医疗先验知识、基于连续模态的参数适配器 (ComPA)、医疗基础模型 (MFMs)

  • 发布期刊： CVPR 2025, 2025.3

  • 论文链接： Towards All-in-One Medical Image Re-Identification

49. 多对一回归模型 M2OST，利用数字病理图像精准预测基因表达

50. 大脑磁共振成像扫描工具 MindGlide，实现多发性硬化症病变量化

51. 多示例学习框架 HDMIL，快速处理千兆像素病理全切片图像

52. 通用 3D 血管分割基础模型 vesselFM，性能远超 SAM 系模型

53. 通过图神经网络精准预测肺癌患者生存期，发现 3 类致命亚型

54. 融合策略 AI 模型预测感染性休克死亡风险

55. 全球首个 HIE 领域临床思维图谱模型，神经认知结果预测任务上性能提升 15%

56. 基于多维度 EHR 数据实现细粒度患者队列建模，住院时间预测准确率提升 16.3%

57. 深度学习模型 APEX，筛选潜在抗生素候选物

58. 基于基因测序和机器学习的废水流行病学评估， ICA-Var 方法可最高提前 4 周检出病毒

59. 双向布朗桥扩散模型，提升虚拟染色结果可重复性

60. 医学 GraphRAG 刷新问答准确性记录，在 11 个数据集评测上达 SOTA

61. Healthcare Agent 自动检测医疗伦理安全问题

62. 血液细胞图像分类器 CytoDiffusion 助力白血病发现，能力超越临床专家

63. UCL 团队提出联邦学习框架 MORPHFED，实现跨机构血液形态分析

64. 法国团队提出可解释机器学习框架，精准预测 HCC 肝移植候选者死亡风险

65. 斯坦福大学提出首个原生三维腹部 CT 视觉语言模型 Merlin

AI+ 材料化学：AI+Materials Chemistry

1. 高通量计算框架 33 分钟生成 12 万种新型 MOFs 候选材料

2. 机器学习算法模型筛选 P-SOC 电极材料

3. SEN 机器学习模型，实现高精度的材料性能预测

4. 深度学习工具 GNoME 发现 220 万种新晶体

5. 场诱导递归嵌入原子神经网络可准确描述外场强度、方向变化

6. 机器学习预测多孔材料水吸附等温线

7. 利用机器学习优化 BiVO(4) 光阳极的助催化剂

8. RetroExplainer 算法基于深度学习进行逆合成预测

9. 深度神经网络+自然语言处理，开发抗蚀合金

10. 深度学习通过表面观察确定材料的内部结构

11. 利用创新 X 射线闪烁体开发 3 种新材料

12. 半监督学习提取无标签数据中的隐藏信息

13. 基于自动机器学习进行知识自动提取

14. 一种三维 MOF 材料吸附行为预测的机器学习模型 Uni-MOF

15. 微电子加速迈向后摩尔时代！集成 DNN 与纳米薄膜技术，精准分析入射光角度

16. 重塑锂电池性能边界，基于集成学习提出简化电化学模型

17. 基于机器学习，最强铁基超导磁体诞生

18. 神经网络替代密度泛函理论！通用材料模型实现超精准预测

19. 神经网络密度泛函框架打开物质电子结构预测的黑箱

20. 用神经网络首创全前向智能光计算训练架构，国产光芯片实现重大突破

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/33440

  • 科研团队： 清华大学戴琼海院士、方璐教授研究团队

  • 相关研究： 神经网络、全前向模式、机器学习、MNIST 数据集、Fashion-MNIST 数据集、CIFAR-10 数据集、ImageNet 数据集、MWD 数据集、鸢尾花数据集、Chromium target 数据集

  • 发布期刊： Nature, 2024.08

  • 论文链接： Fully forward mode training for optical neural networks

21. 化学大语言模型 ChemLLM 覆盖 7 百万问答数据，专业能力比肩 GPT-4

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/34170

  • 科研团队： 上海人工智能实验室

  • 相关研究： 大规模化学数据集 ChemData 、ChemPref-10K 的中英文版本数据集、C- MHChem 数据集、ChemBench4K 化学能力评测基准数据集、大规模化学基准测试 ChemBench、Multi-Corpus 综合语料库、NLP 任务、化学大语言模型

  • 发布期刊： arXiv, 2024.02

  • 论文链接： ChemLLM: A Chemical Large Language Model

22. 可晶圆级生产的人工智能自适应微型光谱仪

23. GNNOpt 模型，识别数百种太阳能电池和量子候选材料

24. 开源 OMat24 数据集，含 1.1 亿 DFT 计算结果

25. 通过机器学习合成的新型耐火高熵合金，室温延展性极佳

26. 材料生成模型 FlowLLM，数据集覆盖超 4.5w 种材料

27. 用主动学习识别 1.4 万个高熵氧化物，成功筛选 4 种高活性析氢催化剂

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/36352

  • 科研团队： 清华大学化学系王训团队、上海交通大学化学系吴量、中国科学院高能物理研究所储胜启、美国普渡大学数学系林光、美国杜克大学生物工程系向衍等

  • 相关研究： 主动学习 (AL) 策略、包含 14 种过渡金属的附加库、主动学习方法、Kennard-Stone 采样方法、X 射线衍射 (XRD)、CrMnCoNiCu 催化剂

  • 发布期刊： Journal of the American Chemical Society, 2024.10

  • 论文链接： Active Learning Guided Discovery of High Entropy Oxides Featuring High H2‑production

28. 深度学习模型 BETE-NET，超导材料搜索效率提升 5 倍

29. 梯度提升决策树 (GBDT) 技术，进一步提高高熵合金抗氧化性能的高精度预测

30. 分子设计 RingFormer 框架，更精准预测有机材料分子光电性能

31. 无机逆合成规划方法 Retrieval-Retro，提高无机材料合成的效率和准确性

32. 以大模型解析氢化物固态电解质传导机制，建立可靠活化能预测模型

33. 基于机器学习实现万亿级质谱数据搜索，发现未知化学反应

34. 基于扩散模型的生成式人工智能结构解析方法 PXRDnet，成功解析 200 种复杂模拟纳米晶体

35. DreaMS 模型覆盖 2 亿分子质谱图，构建全球最大规模质谱数据集 GeMS

36. 等变机器学习框架，加速材料大规模电场模拟

37. 多源数据整合方法筛选 25 类水泥熟料替代材料，相当于减排 12 亿吨温室气体

38. UNIMATE 首次实现拓扑生成/性能预测等任务的统一建模

39. 全原子扩散 Transformer 框架，首次实现周期性与非周期性原子系统统一生成

40. FASTSOLV 模型实现任意温度下的小分子溶解度预测，推理速度快 50 倍

41. 基于多模态机器学习模型的新方法，无需完整晶体结构即可预测材料性质

42. AI 模型 CGformer 创新融合全局注意力机制，助力高熵材料研发

43. 全新几何结构约束集成方法 SCIGEN，可适配任意预训练扩散模型

44. 物理先验生成式人工智能模型 SpectroGen 仅需单一光谱模态输入，达到实验相关性高达 99% 的跨模态光谱生成

45. MOF-ChemUnity 重构 MOF 全景知识，推动材料发现进入「可解释 AI」时代

46. 轻量化通用势模型 PET-MAD 发布，极少样本即达专用模型级精度

47. AI 系统 ChemOntology 发布，融合化学知识使反应路径搜索成本减半

48. 普林斯顿等联合提出大模型预测 MOF 自由能方法，高精度评估合成可行性

49. 耶鲁大学团队提出 MOSAIC 模型，大模型协作生成高可靠化学合成方案

50. MIT 等团队提出扩散模型 DiffSyn，实现材料合成路径的生成式规划

51. 密歇根大学与孚能科技联合提出「发现学习」方法，大幅缩短电池寿命预测周期

52. 康奈尔大学提出 SCAN 框架，高精度预测并解释电池电解质性能

53. MIT 提出基础大模型 DefectNet，实现材料内部缺陷无损表征与定量

54. 康奈尔大学提出多智能体平台 EMSeek，实现电子显微图像全流程自动分析

AI+动植物科学：AI+Zoology-Botany

1. SBeA 基于少样本学习框架进行动物社会行为分析

2. 基于孪生网络的深度学习方法，自动捕捉胚胎发育过程

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/28787

  • 科研团队： 系统生物学家 Patrick Müller 及康斯坦茨大学研究团队

  • 相关研究： ImageNet 数据集、孪生网络、深度学习、迁移学习、三联体损失训练、迭代训练、分任务训练。在没有人为干预的情况下识别胚胎发育特征阶段点

  • 发布期刊： Nature Methods, 2023.11

  • 论文链接： Uncovering developmental time and tempo using deep learning

3. 利用无人机采集植物表型数据的系统化流程，预测最佳采收日期

4. AI 相机警报系统准确区分老虎和其他物种

5. 利用拉布拉多猎犬数据，对比 3 种模型，发现了影响嗅觉检测犬表现的行为特性

6. 基于人脸识别 ArcFace Classification Head 的多物种图像识别模型

7. 利用 Python API 与计算机视觉 API，监测日本的樱花开放情况

8. 基于机器学习的群体遗传方法，揭示葡萄风味的形成机制

9. 综述：借助 AI 更高效地开启生物信息学研究

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/33931

  • 主要内容： AI 在同源搜索、多重比对及系统发育构建、基因组序列分析、基因发现等生物学领域中，都有丰富的应用案例。作为一名生物学研究人员，能熟练地将机器学习工具整合到数据分析中，必将加速科学发现、提升科研效率。

10. BirdFlow 模型准确预测候鸟的飞行路径

11. 新的鲸鱼生物声学模型，可识别 8 种鲸类

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/34781

  • 科研团队： Google Research 团队

  • 相关研究： 梅尔尺度的频率轴 、压缩数振幅、可通过 TensorFlow 的 SavedModel API 独立调用、卷积神经网络、用于检测座头鲸叫声的分类模型、互动可视化工具「Pattern Radio」。专门用于识别蓝鲸和长须鲸的模型、可识别目前已知 94 种鲸鱼种类中的 8 个不同物种

  • 发布期刊： Google Research, 2024.9

  • 论文链接： Whistles, songs, boings, and biotwangs: Recognizing whale vocalizations with AI

12. 用机器学习分离抹香鲸发音字母表，高度类似人类语言，信息承载能力更强

13. PlantLncBoost 模型，跨物种 lncRNA 预测准确率最高达 96%

14. Perch 2.0 覆盖近 1.5 万个物种，刷新生物声学分类检测 SOTA

AI+农林畜牧业：AI+Agriculture-Forestry-Animal husbandry

1. 利用卷积神经网络，对水稻产量进行迅速、准确的统计

2. 通过 YOLOv5 算法，设计监测母猪姿势与猪仔出生的模型

3. 结合实验室观测与机器学习，证明番茄与烟草植物在胁迫环境下发出的超声波能在空气中传播

4. 无人机+ AI 图像分析，检测林业害虫

5. 计算机视觉+深度学习开发奶牛跛行检测系统

AI+ 气象学：AI+Meteorology

1. 综述：数据驱动的机器学习天气预报模型

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/28124

  • 主要内容： 数值天气预报是天气预报的主流方法。它通过数值积分，对地球系统的状态进行逐网格的求解，是一个演绎推理的过程。 2022 年以来，天气预报领域的机器学习模型取得了一系列突破，部分成果可以与欧洲中期天气预报中心的高精度预测匹敌。

2. 综述：从雹暴中心收集数据，利用大模型预测极端天气

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/25874

  • 主要内容： 2021 年，达摩院与国家气象中心联合研发了 AI 算法用于天气预测，并成功预测了多次强对流天气。同年 9 月，Deepmind 在《Nature》上发表文章，利用深度生成模型进行降雨量的实时预报。

2023 年年初，Deepmind 正式推出了 GraphCast，可以在一分钟内对全球未来 10 天的气象，进行分辨率为 0.25° 的预测。 4 月，南京信息工程大学和上海人工智能实验室合作研发了「风乌」气象预测大模型，误差较 GraphCast 进一步降低。

随后，华为推出了「盘古」气象大模型。由于模型中引出了三维神经网络，「盘古」的预测准确率首次超过了目前最准确的 NWP 预测系统。近期，清华大学和复旦大学相继发布了「NowCastNet」和「伏羲」模型。

3. 利用全球风暴解析模拟与机器学习，创建新算法，准确预测极端降水

4. 基于随机森林的机器学习模型 CSU-MLP，预测中期恶劣天气

5. 端到端数据驱动天气预报系统 Aardvark Weather，预测速度超传统方法数十倍

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/38605

  • 科研团队： 剑桥大学、图灵研究所、多伦多大学、微软科学智能中心、欧洲中期天气预报中心、英国南极调查局、谷歌 DeepMind

  • 相关研究： 天气预报系统、HadISD 数据集、微波-红外协同观测网络、ATOVS 系统、ASCAT 散射计数据、ERA5 再分析数据集、轻量级卷积网络

  • 发布期刊： Nature, 2025.03

  • 论文链接： End-to-end data-driven weather prediction

6. 机器学习天气预报系统 FCN3，支持单卡极速推理

7. 印度季风预测模型基于 36 个气象站点，实现城区尺度精细预报

8. ACE2 仅需 2 分钟即可完成一次 4 个月季节预报

9. 增量天气预报模型 VA-MoE 发布，参数精简 75% 仍达 SOTA 性能

10. 增强型阐明滚动扩散模型 ERDM 发布，解长期预报难题，中远期预报持续领先 EDM 基准

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/45367

  • 科研团队： 英伟达

  • 相关研究： 中期天气预报、渐进式噪声调度机制、阐明扩散模型（EDM）、增强型阐明滚动扩散模型（ERDM）、Navier-Stokes 流体动力学基准数据集、ERA5 再分析数据集、噪声调度机制、概率流常微分方程（ODE）、噪器网络（denoiser network）

  • 发布期刊： NeurIPS 2025, 2025.06

  • 论文链接： Elucidated Rolling Diffusion Models for Probabilistic Weather Forecasting

11. 新型潜在扩散模型 OmniCast 发布，解决自回归天气预报模型误差累计问题

12. 英伟达提出长距离蒸馏新方法，突破 AI 长期天气预报瓶颈

13. 联合团队提出图神经网络模型 SeaCast，超快速度实现区域海洋预报

AI+ 天文学：AI+Astronomy

1. PRIMO 算法学习黑洞周围的光线传播规律，重建出更清晰的黑洞图像

2. 利用模拟数据训练计算机视觉算法，对天文图像进行锐化「还原」

3. 利用无监督机器学习算法 Astronomaly ，找到了之前为人忽视的异常现象

4. 基于机器学习的 CME 识别与参数获取方法

5. 深度学习发现 107 例中性碳吸收线

6. StarFusion 模型实现高空间分辨率图像的预测

7. 基于 SD3 开发卫星图像生成方法，构建当前最大规模遥感数据集 EcoMapper

8. 地理空间人工智能 Earth AI 聚焦 3 大核心数据，地理空间推理能力提升 64%

9. 首个天文多模态基础模型 AION-1 诞生，基于 2 亿天文目标预训练

10. 全新数据驱动的流程，可利用 CNN 从 81 万类星体中精准识别 7 个罕见透镜样本

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/47240

  • 科研团队： 斯坦福大学、 SLAC 国家加速器实验室、北京大学、意大利国家天体物理研究院布雷拉天文台、伦敦大学学院、加州大学伯克利分校等

  • 相关研究： 卷积神经网络（CNN）、DESI 数据集、强引力透镜、类星体、黑洞研究、星系的共演化、FastSpec 目录

  • 发布期刊： arXiv, 2024.10

  • 论文链接： Quasars acting as Strong Lenses Found in DESI DR1

11. ESA 团队提出半监督方法 AnomalyMatch，从近亿哈勃数据中高效筛查稀有天体

12. 华威大学提出 RAVEN 验证流程，确认 118 颗新系外行星

13. 华威大学提出集成学习框架，实现盾牌座 δ 型星星震学参数高精度预测

14. 西班牙科研团队提出 StreakMind 系统，利用 AI 自动检测天文图像星轨拖影

AI+ 自然灾害：AI+Natural Disaster

1. 机器学习预测未来 40 年的地面沉降风险

2. 语义分割模型 SCDUNet++ 用于滑坡测绘

3. 神经网络将太阳二维图像转为三维重建图像

4. 可叠加神经网络分析自然灾害中的影响因素

5. 利用可解释性 AI ，分析澳大利亚吉普斯兰市的不同地理因素

6. 基于机器学习的洪水预报模型

7. ED-DLSTM实现无监测数据地区洪水预测

8. ChloroFormer 模型提前预警海洋藻类爆发

9. 首个海洋大语言模型 OceanGPT 入选 ACL 2024！水下具身智能成现实

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/33044

  • 科研团队： 浙江大学计算机科学与技术学院张宁豫、陈华钧团队

  • 相关研究： 海洋领域大语言模型、正则表达式、哈希算法海洋科学指令生成框架 DoInstruct、多 Agent 协作、gpt-3.5-turbo、BM25 算法、LLaMA-2、Vicuna-7b-1.5、具身智能

  • 发布期刊： ACL 2024, 2024.05

  • 论文链接： OceanGPT: A Large Language Model for Ocean Science Tasks

10. AI 预测预测全球变暖状况

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/36778

  • 科研团队： 斯坦福大学、科罗拉多州立大学与苏黎世联邦理工学院的联合研究团队

  • 相关研究： 人工智能卷积神经网络系统、全球气候模型、迁移学习、针对碳排放持续增加的情况进行预测、验证不同历史时期预测框架的准确性，AI 预测最高温变化破纪录可能性达 90%

  • 发布期刊： Geophysical Research Letters, 2024.12

  • 论文链接： Data-Driven Predictions of Peak Warming Under Rapid Decarbonization

11. GeoAI 新模型，解释青藏高原地表热流分布

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/36501

  • 科研团队： 浙江大学地球科学学院

  • 相关研究： 空间智能方法—具有增强可解释性的地理神经网络加权回归模型 (EI-GNNWR)、EI-GNNWR 模型、地表热流数据集、NGHF 陆地热流数据集、中国大陆地区地表热流数据集、SHAP 值计算方法、端梯度提升模型、全连接神经网络模型、普通线性回归模型、地理加权回归模型

  • 发布期刊： Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 2024.10

  • 论文链接： The Distribution of Surface Heat Flow on the Tibetan Plateau Revealed by Data‐Driven Methods

12. 「问海」海洋环境智能预报大模型，性能优于数值海洋预报

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/38294

  • 科研团队： 崂山实验室吴立新院士领衔的科研团队、中国海洋大学、中国科学技术大学、青岛国实科技集团有限公司

  • 相关研究： 海洋环境预报、物理海洋学、人工智能、海洋动力学理论驱动神经网络架构设计、块体公式 (bulk formula) 显式嵌入神经网络

  • 发布期刊： Nature Communications, 2025.3

  • 论文链接： Forecasting the Eddying Ocean with a Deep Neural Network

13. 明尼苏达大学提出知识引导机器学习模型 FHNN，实现高精度洪水预报

14. Google 发布全球洪水预报系统第二版，显著延长预报有效时长

AI4S 政策解读：AI4S Policy

1. 科技部出台政策防范学术界 AI 枪手

2. 政策：科技部会同自然科学基金委启动「人工智能驱动的科学研究」( AI for Science ) 专项部署工作

其他：Others

1. TacticAI 足球助手战术布局实用性高达 90%

2. 去噪扩散模型 SPDiff 实现长程人流移动模拟

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/30069

  • 科研团队： 清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心、清华大学深圳国际研究生院深圳市泛在数据赋能重点实验室、鹏城实验室的研究团队

  • 相关研究： GC 数据集、UCY 数据集、条件去噪扩散模型、SPDiff、GN、EGCL、LSTM、多帧推演训练算法。5% 训练数据量即可达到最优性能

  • 发布期刊： Nature, 2024.02

  • 论文链接： Social Physics Informed Diffusion Model for Crowd Simulation

3. 智能化科学设施推进科研范式变革

4. DeepSymNet 基于监督学习来表示符号表达式

5. 大语言模型 ChipNeMo 辅助工程师完成芯片设计

6. AlphaGeometry 可解决几何学问题

7. 强化学习用于城市空间规划

8. ChatArena 框架，与大语言模型一起玩狼人杀

9. 综述：30 位学者合力发表 Nature，10 年回顾解构 AI 如何重塑科研范式

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/28166

  • 主要内容： 来自斯坦福大学计算机科学与基因技术学院的博士后 Hanchen Wang，与佐治亚理工学院计算科学与工程专业的 Tianfan Fu，以及康奈尔大学计算机系的 Yuanqi Du 等 30 人，回顾了过去十年间，基础科研领域中的 AI 角色，并提出了仍然存在的挑战和不足

  • 论文链接： Scientific discovery in the age of artificial intelligence

10. Ithaca 协助金石学家进行文本修复、时间归因和地域归因的工作

11. AI 在超光学中的正问题及逆问题、基于超表面系统的数据分析

12. 一种新的地理空间人工智能方法：地理神经网络加权逻辑回归

13. 利用扩散模型生成神经网络参数，将时空少样本学习转变为扩散模型的预训练问题

14. 李飞飞团队 AI4S 最新洞察：16 项创新技术汇总，覆盖生物/材料/医疗/问诊

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/31499

  • 主要内容： 斯坦福大学 HAI 研究中心发布《2024 年人工智能指数报告》。这份报告全面追踪了 2023 年全球人工智能的发展趋势。还探讨人工智能在科学和医学领域的深远影响。报告中展示了 2023 年 AI 在科学领域的辉煌成就，以及 AI 在医疗领域取得的重要创新成果，包括 SynthSR 和 ImmunoSEIRA 等突破性技术。此外，还分析了 FDA 对 AI 医疗设备审批的趋势，为行业提供了宝贵的参考。

15. 精准预测武汉房价！osp-GNNWR 模型准确描述复杂空间过程和地理现象

16. 引入零样本学习，发布针对甲骨文破译优化的条件扩散模型

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/33010

  • 科研团队： 华中科技大学白翔、刘禹良研究团队联合阿德莱德大学、安阳师范学院、华南理工大学团队

  • 相关研究： 条件扩散模型、图像生成技术、局部分析采样技术、HUST-OBS 数据集、EVOBC 数据集、ResNet-101 骨干网络、OCR 技术、零样本学习策略、风格编码器、内容编码器

  • 发布期刊： ACL 2024, 2024.06

  • 论文链接： Deciphering Oracle Bone Language with Diffusion Models

17. 斯坦福/苹果等 23 所机构发布 DCLM 基准测试，基础模型与 Llama3 8B 表现相当

18. PoCo 解决数据源异构难题，实现机器人多任务灵活执行

19. 含 14 万张图像！甲骨文数据集助力团队摘冠 ACL 最佳论文

20. 基于预训练 LLM 提出信道预测方案，GPT-2 赋能无线通信物理层

21. 首个多缝线刺绣生成对抗网络模型

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/34669

  • 科研团队： 复武汉纺织大学计算机与人工智能学院可视计算与数字纺织团队

  • 相关研究： 多针刺绣数据集、生成对抗网络模型、卷积神经网络、CNN、多缝线刺绣生成对抗网络模型 MSEmbGAN、区域感知纹理生成网络、着色网络、可提高刺绣中纹理真实度和色彩保真度等关键方面的精度

  • 发布期刊： IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2024

  • 论文链接： MSEmbGAN: Multi-Stitch Embroidery Synthesis via Region-Aware Texture Generation

22. 快速自动扫描套件 FAST 高效获取样本信息

23. 人口动态基础模型 PDFM 已开源，精准预测美国失业率和贫困率

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/36380

  • 科研团队： 谷歌

  • 相关研究： 人口动态基础模型、预测失业率和贫困率、解耦嵌入架构、使用 PDFM 增强最先进的预测基础模型 TimesFM、聚合搜索趋势数据集、地图数据集、繁忙度数据集、天气与空气质量、遥感数据、图神经网络 (GNN)，可增强现有地理空间模型

  • 发布期刊： arXiv, 2024.12

  • 论文链接： General Geospatial Inference with a Population Dynamics Foundation Model

24. 深度学习模型 CatGWR，估计空间非平稳性

25. 全球首个 VR 运动干预系统 REVERIE，重塑青少年脑-身-心健康

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/41266

  • 科研团队： 上海交通大学医学院附属第六人民医院/主动健康战略与发展研究院李华婷教授团队、上海交通大学计算机学院/人工智能教育部重点实验室盛斌教授团队、上海体育大学王继红研究员团队、上海科技大学/上海临床研究中心曾嵘教授团队、新加坡国立大学林水德教授团队

  • 相关研究： 体育锻炼、虚拟世界（元宇宙）VR 运动、虚拟现实运动系统 REVERIE、VR 运动、青少年肥胖问题、Transformer 架构、迭代用户交互

  • 发布期刊： Nature Medicine, 2025.06

  • 论文链接： Adaptive AI-based virtual reality sports system for adolescents with excess body weight: a randomized controlled trial

26. Aeneas 基于超 176k 铭文数据，首次实现古罗马铭文的任意长度修复

27. 全景视频生成框架 PanoWan，兼顾零样本视频编辑

28. 基于 YOLOv11 的陶瓷分类智能框架融合视觉建模与经济分析，实现文物分类及价值估测

29. 「微波大脑」芯片问世，同时处理超高速数据和无线通信信号，176 毫瓦功耗下准确率达 75%

30. 时空插补与预测模型 STIMP 发布，实现沿海叶绿素 a 时空分布精准预测

31. MIT 等基于机器学习实现小样本下的等离子体动力学高精度预测

32. Reac-Discovery 融合数学建模/机器学习/自动化实验，解决自驱动实验室系统通用性难题

33. 首个经人类皮层数据验证的神经元建模框架 NOBLE 问世

34. 图像地理定位框架 LocDiff 上线，实现无需网格与参考库的全球级精准定位

  • 中文解读： https://hyper.ai/news/46687

  • 科研团队： 缅因大学、得克萨斯大学、佐治亚大学、马里兰大学、谷歌公司、 OpenAI、哈佛大学

  • 相关研究： 球面谐波狄拉克函数、集成框架 LocDiff、MP16 数据集、Im2GPS3k 数据集、 YFCC26k 数据集、GWS15k 数据集、条件 Siren-UNet（CS-UNet）架构、高效计算策略、SHDD 编码方案、图像地理定位

  • 发布期刊： NeurIPS 2025, 2025.10

  • 论文链接： LocDiff: Identifying Locations on Earth by Diffusing in the Hilbert Space

35. 机器学习结合 py-GC-MS 技术，精准识别太古代岩石生命证据

36. 机器学习结合 py-GC-MS 技术，精准识别太古代岩石生命证据

37. 浙江大学团队提出地质约束成矿预测方法，显式刻画成矿各向异性

38. 清华与芝大团队 Nature 发文：AI 工具扩大科学家影响力但收缩科学焦点

39. 加州大学团队提出 AI 增强型芯片级光谱仪，超小体积实现高光谱保真度

40. 美国能源部橡树岭国家实验室提出 D-CHAG 方法，大幅降低多通道基础模型内存占用

41. Polymathic AI 团队提出连续介质大模型 Walrus，跨域仿真性能创纪录

42. EPFL 提出新型架构 DYNAMI-CAL GraphNet，物理信息 GNN 精准建模多体动力学

43. MIT 提出新型方法 Wave-Former，实现完全遮挡物体高精度三维重建

44. MIT 提出 DRiffusion 草稿-精炼并行框架，实现扩散模型推理无损加速

45. 以色列理工学院提出 Task Tokens，实现行为基础模型灵活适配特定任务

46. MIT 等提出 EnergAIzer 框架，实现 AI 工作负载 GPU 功耗快速精确估计

47. UIUC 提出异构智能体框架 Eywa，突破语言中心化大模型限制

48. 斯坦福大学等利用 LSTM 代理模型，实现二阶非线性光学 252 倍加速仿真

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