距离GPT-4首次发布已经过去了将近一年半的时间，Nature最近发表的一篇报告却探索出了这个「过气」模型的新用途——氨基酸和蛋白质的结构建模。
人工智能是一个快速发展的领域，每个人都在以自己的方式体验它，每个人都有不同的感受和对未来的预见。
AI 技术在辅助抗体设计方面取得了巨大进步。然而，抗体设计仍然严重依赖于从血清中分离抗原特异性抗体，这是一个资源密集且耗时的过程。
一年前，谷歌最后一位 Transformer 论文作者 Llion Jones 离职创业，与前谷歌研究人员 David Ha共同创立人工智能公司 Sakana AI。Sakana AI 声称将创建一种基于自然启发智能的新型基础模型！ 现在，Sakana AI 交上了自己的答卷。
AI 不是一种“魔法”，有时有点被夸大了。
时至今日，晶体学所测定的结构细节和精度，从简单的金属到大型膜蛋白，是任何其他方法都无法比拟的。然而，最大的挑战——所谓的相位问题，仍然是从实验确定的振幅中检索相位信息。
近年来，基于从头算参考计算的机器学习力场 (MLFF) 的开发取得了巨大进展。虽然实现了较低的测试误差，但由于担心在较长的模拟时间范围内会出现不稳定性，MLFF 在分子动力学 (MD) 模拟中的可靠性正面临越来越多的审查。
在本次直播对话中，我们邀请到了两位在AI for Science领域的杰出专家——深势科技生物医药工业软件负责人郑行和北京科学智能研究院算法研究员郑大也，一起聊了聊AI for Science的AI与传统AI的不同之处。
19秒破解几何难题，谷歌AI夺得IMO银牌在业界掀起了巨震。就连菲尔兹奖得主陶哲轩，前IMO美国队负责人罗博深都对此大加赞赏。更有AI大佬高调预测，若谷歌继续加码研究，应该可以造出一个「AI陶哲轩」。
医药领域与AI的结合从零开始，但也在尽力奔跑，自我完善。
