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具身智能的核心特征之一在于其动态适应能力。传统人工智能系统通常基于固定的规则或模型，而具身智能具有更强的灵活性和学习能力，能够在不断变化的环境中做出实时反应。它的这种动态适应特性适合军事、无人驾驶等领域。在这些场景中，环境和任务是高度不确定的，智能体必须在毫秒级时间内完成决策并采取行动。因此，具身智能是人工智能从静态、预设逻辑向动态、实时感知行为的重大进化。
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然而，随着深度学习技术的发展，为从头设计蛋白质提供了可能，尤其是对于那些拥有复杂活性位点的蛋白质，如丝氨酸水解酶——这是已知最大的一类酶家族之一。贝克团队此次引入了一种名为PLACER（蛋白质—配体原子构象集合再现）的新型机器学习网络，该网络通过分析蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构，来预测酶活性位点的精确原子排列。
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