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蛋白质工程的概念由来已久,但随着AI和大型语言模型的兴起,这一领域正在经历深刻的变革。蛋白质语言模型能够理解蛋白质的“语法”,通过分析庞大的基因组数据库中的蛋白质序列,提出改进蛋白质的具体建议。类似于最新的大型语言模型,EVOLVEpro作为一层额外的功能,能够在作出回应前进行深入的推理和思考。
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为给AI提供充足的“养分”,一种由算法生成的、模仿真实世界情况的数据——合成数据应运而生。合成数据是在数字世界中创造的,而非从现实世界收集或测量而来。它可以作为真实世界数据的替代品,来训练、测试、验证AI模型。
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