字节跳动李航：AI for Science的最新探索和进展

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字节跳动的研究负责人李航介绍了近年来在AI for Science（科学智能）领域的一些探索和进展。通过将深度学习技术应用于传统科学领域，如物理、化学、生物和医学，取得了令人惊叹的进步。ByteDance Research在机器学习与量子化学、大规模量子化学计算和AI制药等方向进行了研究，并取得了一些重要成果。其中，他们提出的LapNet算法在机器学习和量子化学方向上实现了训练速度的提升，大幅提高了化学体系计算的规模和精度。在大规模量子化学计算方向上，他们开发了Periodic DMET算法，通过经典和量子混合计算机的模拟，实现了对周期性体系的精确计算。在AI制药方向上，他们开发的LM-Design模型在蛋白质序列设计方面取得了最高精度。这些研究成果对于推动AI for Science领域的发展具有重要意义。期待与业界展开更多交流和合作。
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