ZD至顶网CIO与应用频道 01月07日 北京消息:生物科学既是一门前沿的边缘学科,也是一门充满着神秘色彩的学科。现代科技的发达让很多科研难题取得了突破,像高性能计算的引入让生物领域得以高速发展。
近日,北京荣之联科技股份有限公司(以下简称荣之联)与清华大学生命科学学院开展了生物计算、存储、分析、应用等领域的学术交流。以冷冻电子显微镜和高通量测序为代表的技术手段正在帮助生命科学领域的科学家获取海量的生物结构数据,人类在生物科学领域的认知能力正在通过对这些数据的大规模分析计算得以提高。
这里有人可能会好奇,一家数据中心解决方案和服务提供商和清华大学进行学术交流?其实生物领域一直是荣之联的关注重点,为行业中提供众多云服务的其中一项就是生物云,而且华大基因也是其客户之一。
生物云计算是一个持续不断的项目,其中既包括计算、存储等IT基础平台的建设,也包括数据管理平台、应用软件平台和流程管理平台的建设。生物信息分析至少包括对蛋白质和核酸的分析。用户需要对来自测序仪的序列数据进行大量计算,通过上述算法找到有用的信息。
同时为了支持清华大学在生物学上的研究,荣之联公司董事长王东辉还以个人名义,向清华大学生命科学学院捐赠了价值1000万元的高性能计算设备,用于实验室冷冻电镜及其他生物计算相关的科学研究。
双方还合作成立清华大学生命科学学院生物云实验室,未来还将会进行更深入的合作,共同开展生物计算、存储、分析、应用等领域的研发工作。
好文章,需要你的鼓励
机器人和自动化工具已成为云环境中最大的安全威胁,网络犯罪分子率先应用自动化决策来窃取凭证和执行恶意活动。自动化攻击显著缩短了攻击者驻留时间,从传统的数天减少到5分钟内即可完成数据泄露。随着大语言模型的发展,"黑客机器人"将变得更加先进。企业面临AI快速采用压力,但多数组织错误地关注模型本身而非基础设施安全。解决方案是将AI工作负载视为普通云工作负载,应用运行时安全最佳实践。
MBZUAI研究团队发布了史上最大的开源数学训练数据集MegaMath,包含3716亿个Token,是现有开源数学数据集的数十倍。该数据集通过创新的数据处理技术,从网页、代码库和AI合成等多个来源收集高质量数学内容。实验显示,使用MegaMath训练的AI模型在数学推理任务上性能显著提升,为AI数学能力发展提供了强大支撑。
面对心理健康专业人士短缺问题,谷歌、麦肯锡和加拿大重大挑战组织联合发布《心理健康与AI现场指南》,提出利用AI辅助任务分担模式。该指南构建了包含项目适应、人员选择、培训、分配、干预和完成六个阶段的任务分担模型,AI可在候选人筛选、培训定制、客户匹配、预约调度和治疗建议等环节发挥作用。该方法通过将部分治疗任务分配给经过培训的非专业人员,并运用AI进行管理支持,有望缓解治疗服务供需失衡问题。
这项由多个知名机构联合开展的研究揭示了AI系统的"隐形思维"——潜在推理。不同于传统的链式思维推理,潜在推理在AI内部连续空间中进行,不受语言表达限制,信息处理能力提升约2700倍。研究将其分为垂直递归和水平递归两类,前者通过重复处理增加思考深度,后者通过状态演化扩展记忆容量。