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传统方法在设计能够催化特定化学反应的酶时,面临巨大挑战,主要是因为将活性位点整合到预先存在的蛋白质结构中时,往往会受到结构灵活性和活性位点预组织程度的限制,从而影响催化效率。尽管化学手段可以在一定程度上克服这些问题,但最初计算设计的酶效率仍远低于天然酶。
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训练数据即将遭遇的瓶颈已悄然浮现。有研究机构预测,到2028年左右,用于训练AI模型的数据集典型规模将达到公共在线文本总估计量的规模。换句话说,AI可能会在大约4年内耗尽训练数据。与此同时,数据所有者(如报纸出版商)开始打击对其内容的滥用行为,进一步收紧了访问权限,这将引发“数据共享”规模上的危机。为此,开发人员必须寻找变通之道。
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