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蛋白質結構預測 關鍵字列表
伯克利頂級學者斯圖爾特·羅素：人類對自主權的珍視成為與人工智能和諧共存的關鍵矛盾點
深度學習無疑是近十年人工智能發展的核心驅動力。在諸多應用場景中，深度學習大放異彩。機器翻譯領域取得了重大突破，能夠精準地將法語文檔譯為英文，極大地便利了跨語言交流；AlphaFold成功破解了蛋白質結構預測難題，為結構生物學帶來了革命性的進展，使生物學家能夠大規模預測蛋白質結構，加速了相關研究進程；
殺瘋了！諾貝爾又把化學獎頒給AI大模型，谷歌成最大贏家
專業社區關注大語言模型（LLM）如AlphaFold的發展，其預測蛋白質結構的能力為科研帶來革命，縮短新藥研發周期。谷歌DeepMind的Demis Hassabis憑借AlphaFold獲化學諾貝爾獎，展現AI在科學研究中的關鍵作用。AlphaFold-3的架構創新和預測準確性提升，使其能預測幾乎所有生命分子結構。AI的進步讓科研界思緒凌亂，考慮轉行搞AI。
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