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入选ICML 2025，Meta/剑桥/MIT提出全原子扩散Transformer框架，首次实现周期性与非周期性原子系统统一生成
如下图所示，随着 DiT 去噪器参数量从 3,200 万（ADiT-S，蓝色）增至1.3 亿（ADiT-B，橙色），再到 4.5 亿（ADiT-L，绿色），即使在约 13 万个样本的中等规模数据集上，扩散训练损失持续降低，有效性比率稳步提升，呈现出显著的规模效应。构建起统一的原子扩散模型架构，一举攻克蛋白质结构预测与设计任务。值得注意的是，ADiT 基于标准 Transformer...
ADiT模型通过结合潜在表示与Transformer技术，突破了原子系统建模的周期性与非周期性限制，显著提高了生成效率与可扩展性，为新材料和药物设计提供了重要支持。
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Meta试图通过金钱赢得AI竞争，但并非所有人都能被收买
Month after month, message after message, the AI engineer was hearing from Meta recruiters. The recruiters were pestering him to leave his employer and switch over to support the company's AI...
Meta公司在AI人才争夺中提供高达140万美元的薪资，但许多工程师因工作与生活平衡及价值观等原因拒绝加入。尽管Meta收购Scale AI并积极挖角，但其吸引力不足，顶尖人才更重视公司使命与价值观。
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