字节跳动团队AI蛋白领域新作：Protenix - Advancing Structure Prediction Through a Comprehensive AlphaFold3 ...

中信建投研报称，1）DeepSeek在保持模型优异性能指标的同时大幅降低训练和推理成本。DeepSeek-V3使用2048块H800GPU完成了6710亿参数的训练，训练成本为557.6万美元，DeepSeek-R1模型的每百万输出tokens为16元，均显著低于同等水平的模型成本。利用DeepSeek模型生成的数据样本实现小参数量的模型蒸馏，提升模型性能。2）高性能、轻量化、低成本的模型能力将显 ...

主动式AI的真正潜力在于生成假设、根据实验结果调整方向，并在没有人为提示的情况下主动探索特定问题，正如Huczok所言，这将是未来研究的理想状态。尽管这一进步带来了关于人类监督与适当防护措施的重要讨论，技术的发展并不会止步不前。Meige指出，我们正 ...

当第一缕火光照亮原始洞穴，当蒸汽机的轰鸣撕裂中世纪的寂静，当互联网的脉冲连接地球的每个角落——人类文明的每一次觉醒，都始于一场认知的核爆。而今天，我们正置身于最壮丽的史诗现场：全球AI的崛起，将千万博士的智慧熔铸成滔天洪流，以光速冲垮知识的堤坝、碾碎 ...

不过，ARK也指出，这也意味着行业将面临分化。传统制药公司如果不积极适应这一变革，可能会在竞争中落后。许多现有的开发项目可能会成为沉没成本，因为更灵活的AI药物开发平台可能抢先推出治愈性药物，彻底消除某些疾病。

研发领域正在经历一场巨大的变革。去年，数学家们通过与 AI 的协作，成功解决了一个此前难以攻克的数学难题。随后，宾夕法尼亚大学的研究人员利用人工智能发现了近百万种新型抗生素。这些并非孤立事件，而是科学发现方式发生根本性转变的标志。

超越有限已知材料，材料界的AlphaFold来了？！ 刚刚，微软CEO纳德拉亲自站台，官宣旗下MatterGen模型登上Nature，能够超越目前已知材料，利用AI发现 ...

能准确预测蛋白质与DNA、RNA等生物分子的相互作用 ...

微软的AI模型MatterGen登上Nature，纳德拉亲自站台，称它是“材料设计的新范式”：能根据需求直接生成新材料，不用再像以前一样需要经过大量的 ...

他们的宝贵意见是为什么他们将被列为即将由 Nature Genetics 发表的题为“现代工具之前的遗传育种技术”的论文的作者。 利用 AI 和 AlphaFold 进行脑瘫研究 AlphaFold AI 算法已用于处理具有与脑瘫相关基因突变的蛋白质，并在分子水平上了解它们与该疾病的关系。

AI使药物研发更高效、精准、经济 作者／ IT时报记者 林斐 编辑／ 郝俊慧 孙妍 科技革命的浪潮正以前所未有的姿态席卷而来。