- 主题:颜宁:AlphaFold的预测达到了我们2017年的水平
颜教授的这篇文章好像在说AlphaFold对未经训练的蛋白质分子的外延性预测能力较低,AI的主要用途是对于已知蛋白质的预测?
【 在 garfieldking 的大作中提到: 】
: 久做娱乐博主的好处是对网上各种匪夷所思的奇谈怪论,真的可以做到心如止水置之不理(主要是我压根也没时间看),毕竟娱乐圈更夸张的多了去了。
: 但是这两天有发自内心爱护我的师友总喊我辟谣,我真的很忙啊(忙到现在才瞜一眼微博,容易么我)。八竿子打不着、错漏百出、但凡花一个钟头读论文也不至于那么眼瞎的碰瓷文章,给眼神都浪费时间,为啥要我辟谣啊?有朋友想写澄清文章也被我拦了,好意心领了,但真犯不着(当然,如果将来某天SMART的法务看不下去了有什么行动,我就不拦了,反正现在小伙伴们已经默默地该截屏截屏,该存档存档--谢谢目前在厦门那位,从你那受的启发[坏笑]祝好运[打call])
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FROM 120.197.222.*
能实现从已知到未知的预测,还是要从基础的原子分子级的相互作用力出发,建立物理模型
不知道啥时候AI能进化出带有外沿性预测的网格
【 在 spritesw 的大作中提到: 】
: 这个是必然的
: AI对于确定性很强的围棋也只是比人类略强
: 放到活体环境其分析能力大概率不如人类
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FROM 27.45.143.*
所以很迷啊
【 在 timshaw 的大作中提到: 】
: 已知了还要预测个啥,好奇。
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