333-334章：人工智能新发展！（4000字） (11 / 11)

        而现在大模型Agent成为关键点，旨在通过增强的AI能力解决实际问题，如数据科学任务、规划推理等，推动AI技术向更高级的应用场景发展。

        比如，在这个时代一个很火的生物科学家，叫做颜宁的，就是从事相关的领域工作。

        不过她主要是依靠冷冻电镜，就是冷冻电镜那么一照，然后α螺旋+β折叠预测模型。

        然后《nature》和《sce》的顶刊论文就嘎嘎到手。

        现在有了算法程序alphafold之后，AI能做的就太多了，输入氨基酸链就能预测模型，准确率都接近最顶级的学者了。

        如此强大的工具就需要现在的科研工作者、科学家花费更大的精力去研究最后一公里，也就是AI预测不准确的地方。

        容易预测的就没法继续高质量发论文了。

        不过现在的空白还是很大的。

        一些数据积累已经很好的蛋白结构容易解决，比如带有明显功能结构域的螺旋，折叠等。

        但是，一些数据积累不够的蛋白结构，比如不稳定区域，跨膜蛋白还是搞不定。

        需要alphafold进行更深入地迭代。

        这就是高怀钧口中所说的：人工智能将具有划时代的意义，很快将治愈人类所有的疾病的底层技术基础。

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