字节跳动李航：AI for Science的最新探索和进展

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字节跳动的李航在最新文章中分享了他们在AI for Science领域的一些研究进展。利用深度学习技术，他们在物理、化学、生物和医学等传统科学领域取得了令人瞩目的突破。ByteDance Research的研究涵盖了机器学习与量子化学、大规模量子化学计算和AI制药等方面。其中，他们提出的LapNet算法在机器学习和量子化学方向训练速度提高了10倍，成为目前该领域规模和精度最大的模型；他们开发的Periodic DMET算法实现了用20个量子比特进行周期性体系计算，达到了之前近万个量子比特才能达到的精度；他们的LM-Design模型在蛋白质序列设计方面取得了最高精度。通过这些研究，字节跳动希望推动AI for Science领域的发展，并与业界展开更多合作与交流。
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