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Laboratório · Microsoft Research
lab Microsoft Research Blog · há 23 h · 3 visualizações

Microsoft Research apresenta Quine, um sistema de IA para pesquisa biológica multimodal

A Microsoft Research apresentou o Quine, um novo esforço de pesquisa projetado para criar um modelo de mundo multimodal da biologia e uma plataforma interativa que conecta modelos, ferramentas científicas, literatura e pesquisadores. O sistema visa preencher a lacuna entre a modelagem computacional e a experimentação do mundo real, permitindo que cientistas gerem propostas que são testadas em ambientes de laboratório úmido, com os resultados retroalimentando para refinar perguntas futuras.
lab Microsoft Research Blog · há 9 d · 62 visualizações

Microsoft lança RetroChimera para previsão de retrosíntese

A Microsoft Research publicou e disponibilizou como código aberto o RetroChimera, um novo framework para previsão de retrosíntese que combina dois modelos complementares para propor rotas de síntese de alta qualidade. O sistema integra R-SMILES 2, um modelo de-novo baseado em Transformer, com NeuralLoc, um modelo baseado em rede neural gráfica (GNN), utilizando uma estratégia de ensembling aprendida para classificar as previsões.
lab Microsoft Research Blog · há 7 d · 28 visualizações

Microsoft Research mostra que o descarregamento da inferência de IA física melhora o desempenho do robô e a vida útil da bateria

A Microsoft Research desafia a suposição de que a inferência de IA física deve ser executada exclusivamente nas GPUs onboard dos robôs, demonstrando que o descarregamento para infraestrutura de borda ou nuvem melhora significativamente as cargas de trabalho de manipulação móvel. Seu estudo sistemático das cargas de trabalho de robótica revela que depender do processamento onboard limita o desempenho, a vida útil da bateria e a escalabilidade.
arxiv arXiv cs.CL · há 22 d SWE-bench Verified · 72.6% · 32 visualizações

ExecCritic usa RL específico por função para melhorar agentes de codificação por meio de reparo guiado por testes

Pesquisadores apresentam o ExecCritic, um framework que combina uma estrutura de testar-verificar-revisar com aprendizado por reforço específico por função para aprimorar agentes de codificação. O sistema separa a construção de testes do reparo do código-fonte, utilizando um agente Test para gerar testes nativos do repositório e um agente Repair para revisar o código com base no feedback de execução.