港中大

港中大&之江实验室&华为&南医大提出逆向蛋白质折叠设计模型 ProRefiner

编辑 | 紫罗逆向蛋白质折叠（Inverse Protein Folding，IPF）是蛋白质设计的一项重要任务，其目的是设计与给定主链结构兼容的序列。尽管该任务的算法发展迅速，但现有方法在生成序列时往往依赖于位于局部邻域的噪声预测残基。为了解决这个限制，来自香港中文大学、之江实验室、华为诺亚方舟实验室和南京医科大学的研究团队，提出了一种基于熵的残差选择方法来消除输入残差上下文中的噪声。此外，研究还引入了 ProRefiner——一种内存高效（memory-efficient）的全局图注意力模型，可以充分利用去噪上

11/20/2023 12:09:00 PM

ScienceAI

资讯热榜

Haisnap横空出世，小白用户也能轻松打造AI应用「交交」媲美GPT-4o！上海交大推出口语对话情感大模型，首个纯学术界自研！ OpenAI开源超Agent:Codex CLI,五小时内破 5000 颗星 OpenAI 发布“智能体构建实战指南”实用性文档（附文档资源） ChatGPT重磅更新：新增图像库功能，可查看自己用GPT生成的所有图片 MiniMax MCP Server正式上线，开启多模态AI新纪元 OpenAI发布34页智能体实践指南：从网络搜索到代码编写 AI视频用哪个？6个知名的AI视频工具使用测评报告

标签云

人工智能 OpenAI AIGC AI ChatGPT DeepSeek AI绘画数据机器人谷歌模型大模型 Midjourney 智能用户学习开源 GPT 微软 Meta AI创作图像技术论文 Stable Diffusion 马斯克 Gemini 算法蛋白质生成式芯片代码英伟达腾讯神经网络计算研究 Sora AI for Science 3D Anthropic AI设计机器学习 GPU 开发者场景华为预测伟达人形机器人 Transformer 百度 AI视频苹果深度学习模态 xAI 字节跳动驾驶文本搜索大语言模型 Claude Copilot 具身智能神器推荐 LLaMA 算力安全应用视频生成视觉科技亚马逊干货合集 2024 AGI 特斯拉大型语言模型训练