Meta FAIR团队发布支持分子属性预测、扩散建模和语言学习神经科学的新数据集与模型

Meta旗下FAIR（基础人工智能研究）团队近日宣布推出多项重要开源成果，涵盖三大前沿领域：1) 分子属性预测数据集与模型，将加速药物发现与材料科学研发流程；2) 扩散模型（Diffusion Models）相关资源，为当前最热门的生成式AI提供底层技术支持；3) 语言学习神经科学研究工具，通过脑科学数据揭示人类语言习得机制。这些资源采用开源协议发布，科研机构和企业可免费获取。特别值得注意的是，分子预测模型采用了新型图神经网络架构，在QM9基准测试中达到92.3%的准确率；而语言神经科学数据集包含fMRI扫描和眼动追踪数据，规模达200TB，是目前该领域最大公开数据集。此次发布延续了Meta推动开放科学的一贯策略，预计将对生物医药、AI生成内容和认知科学领域产生深远影响。