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团队采用了名为RFdiffusion的技术来创建含有复杂催化位点的蛋白质，并使用PLACER评估这些蛋白质的活性位点组织情况。最终，他们成功设计出了功能性丝氨酸水解酶，这些酶仅需最小化的活性位点规范就能有效地催化酯水解反应。此外，这种方法还在低通量筛选过程中发现了5种全新的酶折叠方式，这些方式不同于任何已知的天然丝氨酸水解酶中的折叠，极大地扩展了这一古老酶家族的结构多样性。
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此外，用户被分配的任务还包括图像注释，如圈出图片中汽车的品牌标识或标记物品颜色，进而为人工智能模型提供准确的训练数据。报道还称，该公司将收集到的数据用于训练语音和语言、安全监控、AI语音助手和图像识别技术。
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