Cambrian华元生物群发现于扬子块体外陆架深水环境，填补了阶4高多样性BST生物群的空白，包含153个物种（59%为新种），以保存细胞组织的软体生物为主，生态系统含辐射虫和浮游水母。主成分分析显示其处于寒武纪3-4世过渡带，网络分析揭示与布尔吉斯页岩生物 ...

“寒武纪”这个名字在AI圈里火得发烫。 由谢赛宁牵头，李飞飞和Yann LeCun站台搞的“寒武纪”，大获好评。 此寒武纪究竟是什么？ Cambrian-S（寒武纪-S），不造硅基芯片，而是专注于解决AI领域一个更核心的问题：让人工智能真正学会感知世界。 它的具体成果 ...

本研究针对非组蛋白乙酰化位点预测存在的精度不足、模型可解释性差等挑战，开发了AIPred创新框架。该研究通过融合ESM Cambrian蛋白质语言模型嵌入与多源生物信息学特征，采用LightGBM可解释机器学习算法，在F1值、MCC和AUPRC指标上分别较现有最优模型提升16.7%、19 ...

新的化石证据表明，寒武纪大爆发（Cambrian explosion）这一复杂动物生命多样化的关键时刻，可能比此前认为的要早数百万年开始。这一发现来自发表在《地质学》（Geology）期刊上的最新研究，通过分析5.45亿年前的遗迹化石，为我们重新理解地球生命演化历程 ...

Meta FAIR新负责人上任，联合创始人回归： Rob Fergus，早年间与LeCun等共同创立FAIR，之后在DeepMind领导纽约团队。 今年4月他已回到Meta，在GenAI部门帮助提升Llama的记忆和个性化能力。 这一次他接替离职的前一任负责人Joelle Pineau，当时外界猜测Meta的重心转向AI商业化 ...

就像动物有了眼睛，谢赛宁 Yann LeCun 团队的 Cambrian-1 能让 AI 获得强大的视觉表征学习能力。 古往今来，许多哲学家都探究过这个问题：理解语言的含义是否需要以感官为基础？尽管哲学家们看法不一，但有一点却不言而喻：坚实有效的感官定基（grounding）至少 ...

6月15日，智源大会「多模态大模型」论坛中，纽约大学助理教授谢赛宁从哲学的角度出发，分享了AI是否需要更强的视觉基础来实现理解和意义。 昨天，杨立坤、谢赛宁团队推出其最新研究工作，聚焦多模态模型视觉，发布以视觉为中心的多模态大语言模型（MLLM ...

近日，伦敦一家机器视觉初创公司Cambrian Robotics 本周宣布已成功筹集了350万美元的种子轮资金，该公司总部位于伦敦，并在德国奥格斯堡和美国设有办事处。Cambrian Robotics表示，他们打算利用这笔资金继续开发他们的人工智能平台，使机器人手臂在各行业复杂的 ...

寒武纪（Cambrian）是显生宙的开始，前已述及，在寒武纪之前，地球一片死寂。寒武纪时期横跨时间距今约5.42亿年前—4.85亿年。前一个纪是新元古代伊迪卡拉纪，后一个纪是奥陶纪。 在传统理论上它可区分为三个时期：早寒武纪（5.41-5.13亿年前）、中寒武纪（5. ...