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受体识别是病毒感染与传播过程中的关键事件。细胞上的受体分子既是理解病毒入侵机制的核心线索,也是构建感染模型、推动机制研究和药物研发的基础。然而,天然受体鉴定工作存在较高的不确定性与滞后性,有些重要病毒的受体鉴定几十年未有突破,严重阻碍了相关病毒学研究的深入推进。面对这一挑战,严欢团队另辟蹊径地提出了“设计人工病毒受体”的新设想,采取类似于“乐高积木”的模块化设计思路,将完整的受体分解为“病毒结合域(VBD)”与“人工受体框架(ARS)”两部分分别进行设计与优化,最终通过分子嫁接获得定制化病毒受体(Customized coronavirus receptors,CVR)。
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生成式人工智能大模型曾被认为是实现通用人工智能的一个重要途径,不过,其实际工作原理是基于大量数据训练的模型运算,虽能生成符合逻辑的文本,但并不真正理解其生成内容。而具身智能超越了只处理虚拟信息的传统算法模型,能够与物理世界进行直接交互,专注于解决现实世界中的具体问题,更加符合通用人工智能的定义和需求。因此,在人工智能的演进中,具身智能被视为通向通用人工智能的一种可行路径。
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