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本周Al新闻: 准备好了吗?事情即将変得瘋狂
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1) https://deepmind.google/technologies/alphafold/
2) https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/sigma-an-open-source-mixed-reality-system-for-research-on-physical-task-assistance/
3)https://github.com/prometheus-eval/prometheus-eval
4) https://huggingface.co/gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-4194k
5) 微软AI报告:https://assets-c4akfrf5b4d3f4b7.z01.azurefd.net/assets/2024/05/Microsoft_2024_Work_Trend_Index_Annual_Report_663b79bdc8f91.pdf
谷歌DeepMind公司大放异彩,推出了它的生物预测工具AlphaFold的新版本。这个名为AlphaFold 3的升级版,不仅仅能预测蛋白质结构,还能搞定几乎所有生物生命的元素结构。想象一下,这可是药物发现和科学研究的加速器啊!
而这一切,都是从2020年那款令研究社区瞠目结舌的AlphaFold开始的。当时,这工具能预测蛋白质结构已经够呛,现在呢?DNA、RNA、甚至是药物发现中必不可少的配体分子,AlphaFold 3统统搞定!DeepMind声称,这工具提供的分子交互动态画像,前所未有地细腻。
DeepMind的CEO Demis Hassabis在一个电话会议上说:“生物学是一个动态系统。生物的属性是通过细胞内不同分子间的互动展现出来的,而AlphaFold 3就是我们朝这方面迈出的第一大步。”这工具之前帮我们更好地绘制了人心、模拟抗生素抗性、甚至还识别了灭绝鸟类的蛋,但AlphaFold 3能带来什么,我们还真不知道呢。
科伦比亚大学系统生物学助理教授Mohammed AlQuraishi,虽然和DeepMind没有关系,但他认为新版本对药物发现的潜力更大。“AlphaFold 2系统只知道氨基酸,对生物制药来说用处非常有限。但现在,这系统原则上可以预测药物在蛋白质上的结合位置。”
而Isomorphic Labs,DeepMind的一个药物发现分支,已经在使用这个模型与制药公司合作,试图为疾病开发新的治疗方法。然而,正如大多数模型一样,AlphaFold的影响力将取决于其预测的准确性。对某些用途来说,AlphaFold 3的成功率是类似领先模型RoseTTAFold的两倍,但对于像蛋白质-RNA交互这类,AlQuraishi说它还是非常不准确。
而且,AlphaFold 3的另一个重大进步是其模型结构的改进。DeepMind采用了扩散技术,这种技术近年来在AI领域逐渐完善,并现在被用于像OpenAI的DALL-E 2和Sora这样的图像和视频生成器中。这种方法让AlphaFold 3能处理更大的输入集合。
但同时,也带来了新的风险。如AlphaFold 3的论文所述,使用扩散技术可能会让模型产生幻觉,即生成看似合理但实际上不可能存在的结构。研究者通过增加最容易产生幻觉的区域的训练数据来降低这一风险,尽管这并不能完全消除问题。
此外,AlphaFold 3的影响力还将取决于DeepMind如何分配对模型的访问权。对于AlphaFold 2,公司发布了开源代码,允许研究人员洞察其工作原理,也可以用于包括药物制造在内的商业用途。而对于AlphaFold 3,Hassabis表示目前没有发布完整代码的计划,公司将推出一个名为AlphaFold Server的公共
界面,该界面对可以实验的分子有所限制,仅限于非商业用途。DeepMind表示,这种界面将降低技术门槛,扩大工具对生物学家的使用范围,尤其是那些不太懂这项技术的人。
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