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蛋白质结构预测一直是计算生物学和结构生物学所关心的重要问题。清华大学生命科学学院教授杨茂君介绍,早期蛋白质结构预测主要依靠同源蛋白结构,但是实验解析的蛋白结构数量占总蛋白数量的比例很低,因此预测效率不高、准确度有限。后期,随着机器学习兴起,人工智能迅速发展,科学家开始尝试将人工智能应用于蛋白质结构预测领域,开发出结构预测工具“阿尔法折叠”以及后续版本。该成果实现了蛋白质结构预测精度和效率的飞跃,几乎解决了单一蛋白质结构预测的问题,有望给药物研发带来重要变革。
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华为语音语义首席科学家刘群认为,超级对齐不仅要考虑与人类价值观的对齐,还要关注与物理世界的对齐,最终实现模型的自我迭代与自我演化。“研究超级对齐,是让语言模型真正为我们服务,反映真正的客观世界、真正的意识世界,这是它有用的地方。”刘群说。
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