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GPT-4無師自通預測蛋白質結構登Nature子刊!LLM全面進軍生物學,AlphaFold被「偷家」?

新智元報道編輯:喬楊 【新智元導讀】距離GPT-4首次發布已經過去了將近一年半的時間,Nature最近發表的一篇報告卻探索出了這個「過氣」模型的新用途——氨基酸...
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AI從頭設計蛋白質「開關」,蛋白質設計的驚人突破,David Baker研究登Nature

將 ScienceAI設為星標 第一時間掌握 新鮮的 AI for Science 資訊編輯 | KX 在生活中,打開一盞燈,或者調節燈光很簡單。但實現類似生物分子功能控制的系統卻...
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AI大軍接管六大科技巨頭,老板打工人皆是AI!效仿微軟組織結構,工作效率驚人

新智元報道編輯:桃子 【新智元導讀】你有沒有想過,或許未來某天,AI大軍完全能夠承擔公司重任,人類是否會淪為配角?小扎堅信,「未來世界上AI智能體,將比...
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數百萬晶體數據訓練、解決晶體學相位問題,深度學習方法PhAI登Science

將 ScienceAI設為星標 第一時間掌握 新鮮的 AI for Science 資訊編輯 | KX 時至今日,晶體學所測定的結構細節和精度,從簡單的金屬到大型膜蛋白,是任何其他...
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405B為何不用MOE結構?LLaMA 3.1結構及影響解析

直播預告 |「智猩猩大模型技術公開課」正式開講啦~8月5日晚7點開講,合合信息智能創新事業部研發總監 常揚將直播講解《大模型RAG技術架構與應用實踐》,內容...
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入選ICML!人大團隊將等變圖神經網絡用于靶蛋白結合位點預測,性能最高提升20%

作者:梅菜 編輯:李寶珠,十九 中國人民大學高瓴人工智能學院的研究團隊首次將 E(3) 等變圖神經網絡 (GNN) 應用于配體結合位點預測,提出名為 EquiPocket 的...
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大模型“玩”Excel更6了,微軟搞的

金磊 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI大模型理解、推理Excel,現在變得更加精準了。 這就是來自微軟的一項最新研究——SPREADSHEETLLM,主打的就是讓大模型...
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神經網絡替代密度泛函理論!清華研究組發布通用材料模型 DeepH,實現超精準預測

作者:田小幺 編輯:李姝 清華大學研究人員利用原創的深度學習密度泛函理論哈密頓量 (DeepH) 方法,發展出 DeepH 通用材料模型,并展示了一種構建「材料大模...
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多模態模型(VLM)部署方法拋磚引玉

7月11日19點,「智猩猩自動駕駛新青年講座」第36講將開講,主講理想汽車最新成果:基于MLLM的閉環規劃智能體PlanAgent,由理想汽車實習研究員、中國科學院自...
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AlphaFold 3 向解碼分子行為和生物計算邁出重要一步,Nature 子刊銳評

來源:ScienceAI 編輯:KX 如果我們完全了解分子之間是如何相互作用的,那么生物學就沒什么可學的了,因為每一種生物現象,包括我們如何感知世界,最終都源于...
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北航、滴滴聯合提出一種新的增量度量框架,實現動態圖結構熵的高效增量計算

作者 | 彭浩 本文介紹來自北京航空航天大學彭浩老師團隊發表在 The journal of Artificial Intelligence 2024 上的一篇文章“Incremental Measurement of Stru...
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不只是 AlphaFold!一文讀懂蛋白質折疊的前世今生:從“不可能”到“輕而易舉”

來源:學術頭條 編譯:馬雪薇 【編者按】一維的分子鏈如何正確折疊成特定的三維形狀,這被稱為蛋白質折疊問題。三年前,谷歌的AlphaFold實現了迄今為止科學界...
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30倍于傳統方法,中國科學院團隊Transformer深度學習模型預測糖-蛋白質作用位點

編輯 | 蘿卜皮 糖類是自然界中最豐富的有機物質,對生命至關重要。了解糖類如何在生理和病理過程中調節蛋白質,可以為解決關鍵的生物學問題和開發新的治療方...
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人工智能如何徹底改變蛋白質科學,AlphaFold是起點,終點會在哪里?

來源:ScienceAI 編輯:ScienceAI 三年前,谷歌 DeepMind 的AlphaFold取得了迄今為止科學領域最大的人工智能突破,加速了分子研究,并引發了關于我們為什么要...
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模擬5億年的進化信息,首個同時推理蛋白質序列、結構和功能的生物學大模型

來源:ScienceAI 編輯:蘿卜皮 在三十億年的自然進化歷程中,現存蛋白質的形態得以形成,經歷了漫長的自然篩選過程。進化如同在地質時間尺度上進行的平行實驗...
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