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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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路透社引述研究人员观点称，推理是AI实现人类或超人类水平智能的关键。OpenAI 首席执行官奥特曼此前曾表示，“AI领域最重要的进步将围绕推理能力展开”。谷歌、Meta、微软等公司，以及大多数进行AI研究的学术实验室也在尝试不同技术来改进AI模型的推理。
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