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　　　　蛋白质设计的核心挑战之一是从氨基酸序列预测蛋白质的三维结构及其功能。由于蛋白质的氨基酸组成极其复杂，即使是微小变化也会导致成千上万种不同的可能性。因此，传统实验方法难以高效完成。鉴于此，团队结合了大型语言模型（LLM）和超级计算机的强大算力。

“当前全球范围内AI技术竞赛异常激烈，我国在这一领域仍处于‘追逐者’的位置。因此，我们应更深入地思考：究竟需要构建怎样的人工智能法律体系。这一体系既要能够适应技术快速发展的需求，保障社会公共利益，促进人工智能产业的健康可持续发展，又要助力我国在AI竞赛中提升竞争力，实现从‘追逐者’向‘引领者’的转变，从而在全球AI发展格局中占据更有利的位置。”李悦说。

　　　　实验过程中，团队发现掺杂铜纳米颗粒的聚合物细丝具有一种特别的现象：当通过大电流时，材料会表现出显著的电阻增加；而一旦停止供电，其电阻又迅速恢复到初始状态。这种特性使该材料可被用作开关元件，类似于半导体中的晶体管。团队尝试了多种不同掺杂物（包括碳、碳纳米管以及石墨烯）的聚合物细丝，但只有含铜纳米颗粒的细丝展现出了自复位能力。