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英国前首相苏纳克加入微软和 Anrowpic 担任高级顾问

英国前首相里希·苏纳克(Rishi Sunak)已获得美国科技巨头微软 (Microsoft) 和领先人工智能初创公司Anthropic的高级顾问职务。这两项新职位已于周四经威斯敏斯特商业任命咨询委员会(Acoba)公布并批准。 苏纳克在2022年10月至2024年7月担任英国首相,任期内曾将人工智能(AI)安全列为政府的优先事项,并于2023年11月在布莱切利园主持了全球首届AI 安全峰会。 在微软,苏纳克将在任期内称赞其为“现代科技的创始人之一”后,加入这家市值3.9万亿美元的公司。值得注意的是,微软是OpenAI的主要投资者,苏纳克曾在峰会期间与 OpenAI 首席执行官进行过一对一会谈,并与微软首席执行官布拉德·史密斯共同宣布了一项价值25亿英镑的新数据中心投资协议。Acoba 批准了这项任命,尽管微软与英国政府存在多份大型合同,包括每年花费14亿英镑的数字化转型谅解备忘录。 在 Anthropic,这家估值1800亿美元的 AI 初创公司因其Claude AI 工具而闻名,并在通用人工智能(AGI)的竞赛中处于领先地位。 苏纳克表示,他的顾问角色将提供“关于宏观经济和地缘政治...

微软研究院推出 Skala:深度学习的交换 - 关联泛函

微软研究院近日发布了一款名为 Skala 的深度学习交换 - 关联(XC)泛函,旨在为 Kohn–Sham 密度泛函理论(DFT)提供高效的计算方案。 Skala 通过学习非局部效应,使得其计算效率与当前的 meta-GGA 泛函相当,同时在精度上可以达到混合泛函的水平。其在 W4-17分子体系的原子化能量评估中,平均绝对误差(MAE)达到了1.06kcal/mol,其中在单参考子集上更是达到了0.85kcal/mol;在 GMTKN55基准测试中,Skala 的加权均方根绝对误差(WTMAD-2)为3.89kcal/mol,这些结果显示 Skala 在精度上与顶级混合泛函相竞争。 Skala 的设计目标是实现严格的主族热化学计算,而不是在第一时间内提供一个适用于所有领域的通用泛函。该模型并没有尝试学习色散效应,初步版本中仍然使用固定的 D3(BJ) 色散修正。这款工具非常适合应用于需要半局部成本和混合级精度的主族分子化学领域,如高通量反应能量(ΔE)、反应障碍估计、构象 / 自由基稳定性排名及几何和偶极子预测等。 Skala 的架构和训练过程分为两个阶段:首先在 B3LYP 密度上进...

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