- 主题:颜宁：AlphaFold的预测达到了我们2017年的水平
这望远镜还在工作吗?
不是说黄了吗
【 在 wangychf 的大作中提到: 】
: 也不是没有这样的。
: 比如说国家天文台的南仁东先生，一辈子就是为了建造FAST，也没发多少paper，去世前也只是“院士曾选候选人”。如今的FAST成为全球天文学研究的重要设施，外国人需要跑中国来合作。
: 南仁东先生不会发paper吗，非也，他是1963年吉林省高考理科状元！多学科的学霸级人物。默默的二三十年，发光发热给后人。
: ...................
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网站好像几年没更新了
【 在 wangychf 的大作中提到: 】
: FAST一直在观测，一直在发布数据，等待的人排队呢！
: 不合事实的话还是不要乱说
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刚刚说的，不服怎得吧
【 在 stub 的大作中提到: 】
: 不用看内容，颜宁如果真这么说就太无知了，机器的学习速度岂是人类能比
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那就好。
【 在 wangychf 的大作中提到: 】
: 你是不是看错地方了？
: 2022年度FAST自由观测申请项目共收到253份观测申请，经同行函评和时间分配委员会评委的评审，共有202份观测申请获批，其中A类时间为优先保证观测时间，B类时间则根据FAST运行状况决定。
:
https://fast.bao.ac.cn/cms/article/177/: ...................
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FROM 223.104.159.*
蛋白质不都差不多么？都是大分子
【 在 canda 的大作中提到: 】
: 我个人理解是，17年颜课题组解析的蛋白质复杂度没现在高，所以AF预测水平可以
: 现在颜课题组解析的蛋白质复杂度高，AF挑战这个级别的时候全面失败
: 我也不是搞生物的，但我搞AI
: ...................
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FROM 223.104.159.*
nyouyou不懂ai，不是司机
顶多是a站的路灯，下一站就没用了
【 在 beinghalf 的大作中提到: 】
: 但这个比喻是完美的错误，要是改成，键盘侠在等地铁，然后地铁呼啸而过，而司机就是那个颜宁，这就完美了。从来没有技术超越人类的， 只有人类驾驭技术，如果人类不能驾驭技术，那就是灭亡的开始，比如新冠，比如真实的谎言中的主脑
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FROM 223.104.159.*
这么容易懂，我都跨界了
【 在 beinghalf 的大作中提到: 】
: 不要随意猜测人家不懂，我在18年前也不懂，但这种技术应用级别的算法，我用到现在可以打赌比这个版90%以上的人都懂，但我绝对不认为比宁懂
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FROM 223.104.159.*
不是这么说，这个是在早期，就像是围棋的大量棋谱促进了alpha go.
但是不需要反复输入，类似输入一次就够了
蛋白的框架跟围棋子一样，也就是这样它才快速发展
【 在 Scattering 的大作中提到: 】
: 这句话确实说明了问题的核心：人工做的越好，越会导致AI做的越好，人工和AI不是竞争关系，而是人工促进AI。
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FROM 223.104.159.*
这种跨界没什么价值，我看到改行的多了
【 在 beinghalf 的大作中提到: 】
: 跨界不像你说的那么难，只不过很多人不愿意付出而已 我从军工跨到IC到IT到医疗，并没有觉得多难，而且都是到TOP 5的机构和企业
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修改:cannan FROM 223.104.159.*
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围棋是应用黑白子作为基础，象棋是若干个子为基础进行模拟预测可能，
蛋白恰恰也是这种，用几个氨基酸分子作为基础，类比就是比棋类多了几个子吧。
但蛋白是弄一条线，所以复杂度又降低了，这就是现在噗噗拉拉飞的快的原因。
我们仍然需要观察，但是用一大堆冷冻电镜实际上没必要了，特别是从学术意义上
没必要，就是人说得变成工程师了。
【 在 newidyu 的大作中提到: 】
: 目前落地的应用中，仅仅只看到围棋等棋类不需要训练数据了...
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修改:cannan FROM 115.198.221.*
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