1、常见主流的AI技术包括LLM（Large Language Model）、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、多模态大模型、具身智能、AI for Science（AI4S）、AI智能体（Agentic AI）等。 LLM（Large Language Model）LLM是AI的“大脑”，负责理解与生成语言。
2、除Transformer外，AI的主流技术方向还包括以下领域：机器学习与深度学习机器学习是AI的核心，通过算法模型从数据中学习规律，实现预测、分类等任务。深度学习作为其子集，利用多层神经网络模拟人脑处理信息的方式，在图像识别、语音处理、推荐系统等领域表现突出。
3、当前主流的AI大模型常用技术工具及其特点如下：DeepSeek由深度求索开发，采用混合专家（MoE）架构，支持万亿参数，擅长代码生成、数学推理和多模态处理。其训练成本仅为国际同类模型的1/27，适用于编程开发、复杂逻辑任务及学术研究。用户可通过链接（https：//chat.deepseek.com）体验。
4、微信的语音识别、华为手机的计算摄影技术（如拍月亮算法）在日常使用中感知度较高。 行业解决方案 医疗领域，腾讯觅影的AI影像诊断覆盖超1500家医院；金融领域，蚂蚁集团的风控模型支撑了每秒数十万笔交易；工业场景，华为盘古大模型已用于矿山/气象预测。
5、常见的AI技术主要包括以下几种： 机器学习 监督学习：通过已有的输入-输出数据对进行训练，使模型能够预测新数据的输出。例如，图像识别中的分类任务，如猫狗识别。无监督学习：在没有明确标签的数据中寻找隐藏的模式或结构。例如，聚类分析，将相似的数据点归为同一类。
AI（人工智能）与Science（科学）的结合，是技术发展与科学探索的必然产物，也是推动两者共同进步的重要动力。凭借AI在处理多维、多模态海量数据方面的优势，深度学习、机器学习等AI算法正在高效解决多种复杂场景下的科学和技术难题，极大地提升了研发效率和生产力。
AI的介入为数据驱动模式提供了新工具，提高了基本原理驱动模型的可靠性和效率，还能将两者结合，从而突破简单与复杂问题的边界。此外，AI还有助于推动科研工具建设从作坊模式过渡到安卓模式，建立科研大平台，提高科研效率。AI for Science的成果 在AI for Science领域，已取得了一系列重要成果。
团队过往成果：最为人熟知的工作是RoseTTAFold，这种蛋白质结构设计方法，不仅在精度上媲美AlphaFold2，并且在算法上更轻便，和AlphaFold2同天开源，一个登Science，一个登上Nature。
今年，AI for Science领域已经取得了显著成果。例如，DeepMind的AlphaCode在编程竞赛中表现出色，强化学习技术在控制核聚变方面取得了重要进展，OpenAI也在数学领域取得了令人瞩目的成绩。这些成果不仅展示了AI技术的强大能力，也预示着AI for Science领域将迎来更多的技术突破和创新。
张平文院士首先指出，科学智能作为一个新兴领域，近年来得到了快速发展。科学的发展强烈依赖于数学的进步，而智能技术则离不开应用数学众多分支的共同支撑。因此，人工智能赋能科学研究，即科学智能，必然与数学，特别是应用数学有着非常紧密的联系。
AI for Science的兴起与影响 AI for Science的兴起，悄然改变着学科之间的关系。它通过对海量数据的深度分析，挖掘出隐藏在数据背后的科学规律，为科学研究提供了新的方法和工具。在生物学领域，AI技术的引入使得生物信息学这一交叉学科蓬勃发展，生物学与计算机科学、统计学等学科的联系日益紧密。
1、深势科技连获认可，AI4S持续助力拓展多领域研究边界 在12月14日由量子位主办的MEET2023智能未来大会上，深势科技作为AI for Science（AI4S）的引领者和践行者，受邀参会并同与会者深入讨论了AI4S的发展与应用。
2、近日，第一新声&天眼查联合发布了2023年中国最佳信创厂商系列榜单，劳勤凭借专业的信创实力与广泛应用的最佳实践方案荣登多个榜单，一举揽获多项信创大奖！2023年中国最佳信创厂商TOP50 劳勤凭借在信创领域的卓越表现和广泛影响力，成功入选2023年中国最佳信创厂商TOP50榜单。
3、新华保险近期揽获多个奖项，具体如下：金蝉奖--年度寿险产品创新奖获奖情况：2023年1月6日，在由《华夏时报》主办的“2022华夏机构投资者年会”上，新华保险凭借在产品创新方面的优秀表现，获得第十六届“金蝉奖”之“年度寿险产品创新奖”。
4、中兴通讯凭借在数据中心建设领域的卓越表现，揽获IDCC东数西算建设贡献奖，彰显了其在数字经济筑路中的核心地位。IDCC盛典与奖项背景2023年2月27-28日，第十七届中国IDC产业年度大典在北京举行，主题为“解码可持续发展”。
1、综上所述，深势科技凭借其在AI驱动的药物研发领域的卓越表现和技术实力，成功入选“2022未来医疗100强”榜单。通过引领AI4S新范式在药物研发领域的应用，深势科技为行业带来了革命性的变化，促进了药物研发范式的转型和升级。未来，深势科技将继续深耕AI4S领域，推动医疗健康产业的创新变革进程。
2、近日，上海交通大学药学院（交大药学院）与北京深势科技有限公司（深势科技）共同宣布，基于AI for Science（AI4S）加速人工智能与新药研发的深度融合，并达成战略合作。双方将开展以下几个方面的合作：开展教学合作：交大药学院将深势科技基于AI4S打造的新一代药物计算设计平台Hermite？，引进到教学计划中。
3、深势科技携AI4S多项成果亮相WAIC主会场，并摘得SAIL之星殊荣 在2023年7月6日盛大开幕的2023世界人工智能大会（WAIC）上，深势科技作为AI for Science的引领者和践行者，携其多项创新成果亮相主会场，并荣获SAIL之星殊荣。
4、在12月14日由量子位主办的MEET2023智能未来大会上，深势科技作为AI for Science（AI4S）的引领者和践行者，受邀参会并同与会者深入讨论了AI4S的发展与应用。此次大会以“以终为始，生生不息”为主题，汇聚了包括中国工程院院士在内的数十位产学研行业领袖，共同探讨智能科技的最新进展与行业破局之道。
1、AI4S的第五范式定义：AI4S被视为科学研究的第五范式，它标志着人工智能深度融入科学研究的各个环节。从数据处理、仿真模拟，到实验研究，再到发现新的科学规律，AI都发挥着不可或缺的作用。这一范式变革不仅改变了科学研究的传统模式，还极大地提升了科研效率和准确性。
2、第五范式是科学智能（AI4Science）的集中体现，它利用深度学习等机器学习技术，结合科学基本方程的数值解，构建高效的仿真器。这种新方法不仅提高了科学发现的速度，还兼顾了准确性。深度学习仿真器：通过训练神经网络，利用科学方程的数值解作为训练数据，构建出能够高效执行新计算的仿真器。
3、智能化科研（AI4R），被称作第五科研范式，体现了科技的革命性变革。这一范式融合了人工智能、人机智能、大数据与计算复杂性应对、非确定性问题解决、跨学科合作与大模型驱动等关键元素。
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