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Nature子刊，北大团队通用AI框架对蛋白-蛋白对接进行综合结构预测，弥合实验与计算的差距
编辑 | 萝卜皮蛋白质复合物结构预测在药物研发、抗体设计等应用中发挥着重要作用，然而由于预测精度有限，预测结果与实验结果经常出现不一致。北京大学、昌平实验室以及哈佛大学的研究团队提出了 ColabDock，这是一个通用框架，它采用深度学习结构预测模型来整合不同形式和来源的实验约束，而无需进一步进行大规模的再训练或微调。ColabDock 的表现优于使用 AlphaFold2 作为结构预测模型的 HADDOCK 和 ClusPro，不止在具有模拟残基和表面限制的复杂结构预测中，在借助核磁共振化学位移扰动以及共价标记进
豆包大模型披露评测成绩，较上一代“云雀”提升19%
近日，豆包大模型在火山引擎原动力大会上正式发布。以超低价格掀起大模型降价潮的同时，豆包的模型能力也引发行业关注。在火山引擎的一份产品资料中，豆包模型团队公布了一期内部测试结果：在 MMLU、BBH、GSM8K、HumanEval等11个业界主流的公开评测集上，Doubao-pro-4k 的总分为76.8分，相比上一代模型云雀Skylark2 的64.5分提升了19%，也优于同期测试的其他国产模型。此次评测在今年5月完成，主要包括豆包通用模型-pro、云雀Skylark2 在内的九款国产大语言模型。除了云雀Skyla
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