AlphaFold的运用让我们看到AI在生物结构研究中的巨大潜力，它可以作为研究的前期工具，帮助科学家筛选出值得进一步验证的结构。然而，这并不意味着它可以替代实验生物学。因为在很多实例中，AlphaFold的预测结果并不能准确反映真实情况，许多结构的 ...

杨立昆在GTC对话中批判“AGI即将到来”的乐观论调，认为人类智能是高度专业化的，现有大模型依赖文本预测无法理解物理世界的复杂性。他提出转向构建“世界模型”，强调AI需具身交互与物理推理，并预测未来3-5年可实现小范围高级机器智能（AMI）。开源协作 ...

在这项新研究中，他们利用 AlphaFold 来预测蛋白质片段抑制剂，而这属于其全新的一个应用方向。研究人员通过实验验证，即便在缺乏相互作用机制结构数据的情况下，FragFold 对结合或抑制作用的预测准确率仍然超过 50%。

人工智能的飞速发展为生物学研究带来了深远影响，其中，AlphaFold2在蛋白质结构预测领域引发了革命性的突破。本文评估了AlphaFold2对GPCR结构预测的可靠性，发现其虽能准确捕捉GPCR整体骨架的主要特征，但在胞外域与跨膜域的组装、配体结合口袋的形状以及信号传导界面的构象等方面，与实验解析的高分辨率结构存在显著差异。这些差异限制了其在GPCR功能研 ...

丹麦科学家通过对113万儿童的基因研究发现，自闭症的形成并非母亲单一因素所致，60%以上的原因源于家族遗传和环境因素。这项发表在《自然-医学》上的研究分析了236种母体疾病与自闭症的关联，发现尽管某些母亲的疾病与自闭症有关联，但并不意味着这些疾病是直 ...

借助 AlphaFold 开发而来 近年来，AlphaFold 在生物学领域取得了不少突破，其能够精准预测蛋白质折叠以及蛋白质相互作用。此次，研究团队开发的名为 ...

AlphaFold 3 获得诺贝尔奖是 AI 智能重要的里程碑，让我们有信心类似 AlphaFold 的模型能为接下来十年的科学和生物结构发现起到关键作用。这个问题 ...

AI在科研中的价值同样显著，DeepMind的AlphaFold在蛋白质结构预测上取得了突破，相当于人类近百年来的研究成果。教育领域亦因AI而变革，AI导师的应用使得师生比例达到1:1000，极大提高了知识获取的可达性，让教育成本几乎降至零，认知差异逐步转化为算法适配能力的差异。

近期，斯坦福大学教授、World Labs创始人李飞飞接受了微软副主席兼总裁布拉德·史密斯（Brad ...