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1) https://deepmind.google/technologies/alphafold/
2) https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/sigma-an-open-source-mixed-reality-system-for-research-on-physical-task-assistance/
3)https://github.com/prometheus-eval/prometheus-eval
4) https://huggingface.co/gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-4194k
5) 微软AI报告https://assets-c4akfrf5b4d3f4b7.z01.azurefd.net/assets/2024/05/Microsoft_2024_Work_Trend_Index_Annual_Report_663b79bdc8f91.pdf 谷歌DeepMind公司大放异彩推出了它的生物预测工具AlphaFold的新版本。这个名为AlphaFold 3的升级版不仅仅能预测蛋白质结构还能搞定几乎所有生物生命的元素结构。想象一下这可是药物发现和科学研究的加速器啊
而这一切都是从2020年那款令研究社区瞠目结舌的AlphaFold开始的。当时这工具能预测蛋白质结构已经够呛现在呢DNA、RNA、甚至是药物发现中必不可少的配体分子AlphaFold 3统统搞定DeepMind声称这工具提供的分子交互动态画像前所未有地细腻。
DeepMind的CEO Demis Hassabis在一个电话会议上说“生物学是一个动态系统。生物的属性是通过细胞内不同分子间的互动展现出来的而AlphaFold 3就是我们朝这方面迈出的第一大步。”这工具之前帮我们更好地绘制了人心、模拟抗生素抗性、甚至还识别了灭绝鸟类的蛋但AlphaFold 3能带来什么我们还真不知道呢。
科伦比亚大学系统生物学助理教授Mohammed AlQuraishi虽然和DeepMind没有关系但他认为新版本对药物发现的潜力更大。“AlphaFold 2系统只知道氨基酸对生物制药来说用处非常有限。但现在这系统原则上可以预测药物在蛋白质上的结合位置。”
而Isomorphic LabsDeepMind的一个药物发现分支已经在使用这个模型与制药公司合作试图为疾病开发新的治疗方法。然而正如大多数模型一样AlphaFold的影响力将取决于其预测的准确性。对某些用途来说AlphaFold 3的成功率是类似领先模型RoseTTAFold的两倍但对于像蛋白质-RNA交互这类AlQuraishi说它还是非常不准确。
而且AlphaFold 3的另一个重大进步是其模型结构的改进。DeepMind采用了扩散技术这种技术近年来在AI领域逐渐完善并现在被用于像OpenAI的DALL-E 2和Sora这样的图像和视频生成器中。这种方法让AlphaFold 3能处理更大的输入集合。
但同时也带来了新的风险。如AlphaFold 3的论文所述使用扩散技术可能会让模型产生幻觉即生成看似合理但实际上不可能存在的结构。研究者通过增加最容易产生幻觉的区域的训练数据来降低这一风险尽管这并不能完全消除问题。
此外AlphaFold 3的影响力还将取决于DeepMind如何分配对模型的访问权。对于AlphaFold 2公司发布了开源代码允许研究人员洞察其工作原理也可以用于包括药物制造在内的商业用途。而对于AlphaFold 3Hassabis表示目前没有发布完整代码的计划公司将推出一个名为AlphaFold Server的公共
界面该界面对可以实验的分子有所限制仅限于非商业用途。DeepMind表示这种界面将降低技术门槛扩大工具对生物学家的使用范围尤其是那些不太懂这项技术的人。
