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如今，身处海量信息时代，“眼见不一定为实，耳听不一定为真”，声音、视频、图像等多模态AI深度伪造的内容，制造出形形色色的虚假信息迷雾。今年2月发布的一份人工智能安全报告显示，2023年，基于AI的深度伪造欺诈激增30倍。

　　　　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。