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原標題：斯坦福博士圖解AlphaFold 3：超多細節+可視化還原ML工程師眼中的AF3
關鍵字：表征,原子,張量,注意力,序列
文章來源：新智元
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內容摘要：

新智元報道編輯：喬楊 庸庸
【新智元導讀】AlphaFold 3的論文太晦澀？沒關系，斯坦福大學的兩位博士生「圖解」AlphaFold 3 ，將模型架構可視化，同時不遺漏任何一個細節。谷歌DeepMind的人工智能模型AlphaFold 3兩個月前橫空出世，顛覆了生物學。
這個「值得獲得諾貝爾獎的發明」不僅在學術圈引起了巨震，還轟動了制藥界——它可能帶來數千億美元的商業價值，并對藥物研發產生深遠影響。
論文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w
如此重要的AlphaFold3，其具體工作原理是什么？
因為AlphaFold3的結構非常復雜，論文有相當高的閱讀門檻，讓人望而卻步。兩位斯坦福大學的兩位博士生制作了一個論文的「圖解版」，比論文閱讀起來友好多了，而且還很詳盡！
每一位機器學習工程師都不應該錯過這篇圖文并茂的文章——
博客地址：https://elanapearl.github.io/blog/2024/the-illustrated-alphafold/
此前已經有很多關于蛋白質結構預測的研究動機、CASP競

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