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未来靶向蛋白降解技术应如何迈过这些“坎”，又有哪些发展方向？在鲁伯埙看来，应深耕基础研究，进一步摸清降解机制，发展更多原创技术，同时，研究人员还要学会驾驭人工智能工具。今年诺贝尔奖获得者大卫·贝克与前年诺贝尔奖获得者卡罗琳·贝尔托齐合作发表的最新论文中，进一步利用人工智能设计出非天然蛋白质以实现膜蛋白等的靶向降解。“人工智能等新兴技术或将颠覆传统药物研发模式，而这一天越来越近了。”丁澦说。
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对于不同的大模型发展路径，AI厂商各有坚持。据了解，xAI的“Colossus”超级计算集群仍在扩张建设中，2025年年底规模有望达到50万张GPU；OpenAI等厂商也在继续推进“星际之门”AI基础设施投资项目，未来4年该项目希望有5000亿美元投入。与之相反的是，越来越多的科研团队开始竞逐低成本AI模型，比如美国一研究团队近日宣布研发出名为“s1”的模型，在衡量数学和编码能力的测试中，可媲美o1和DeepSeek-R1等模型，而训练租用所需的计算资源等成本只需约几十美元。
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