Nature重磅！哈佛发布AI蛋白质模型，98%准确率力压谷歌团队，精准揪出“致病基因”！
Nature重磅！哈佛发布AI蛋白质模型，98%准确率力压谷歌团队，精准揪出“致病基因”！罕见病诊断一直是医学界的难题。
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罕见病诊断一直是医学界的难题。
50年的蛋白质结构难题，被AI压缩到几分钟！Nature最新盘点显示，AlphaFold已被330万研究者使用。在土耳其，两位本科生借助这个免费工具完成15篇结构研究，撕开科研壁垒的裂缝。科研世界第一次以「数字速度」前进。
美国加州大学圣地亚哥分校（UCSD）徐升教授对 DeepTech 表示：“很荣幸我们的工作成为 Nature Sensors 期刊的首篇论文，我们第一次通过 AI 的方法实现了在动态下抗运动伪影的人机交互，应用场景包括可穿戴和移动设备的手势控制、机器人遥操作、AR/VR 动作追踪、游戏、康复与辅助设备、工业与军事训练、健康与运动监测、
AI 浪潮席卷全球，但算力功耗的 “电费焦虑” 也随之而来。传统冯・诺依曼架构下，数据在 CPU 和内存间 “疲于奔命”，消耗了大量能量。
他是站在诺奖得主身侧的MIT天之骄子，用一篇完美契合时代痛点的AI论文愚弄了国会与顶级期刊，却最终败给了跨学科的常识。这不仅是一场关于数据造假的惊天丑闻，更是一次对学术圈盲目追逐风口、迷信权威与跨界盲区的残酷祛魅。当才华被野心吞噬，他编织的谎言虽然构建了一个严丝合缝的「完美世界」，却在现实的审视下瞬间化为泡影。
港大、港科大与西电团队登上Nature子刊，破解AI芯片核心难题。他们攻克存算一体架构中模数转换器（ADC）这个占能耗87%的「黑洞」，利用忆阻器可编程特性打造能自适应数据分布的「智能标尺」，使AI芯片功耗锐减57.2%，面积缩小30.7%，为下一代高效AI硬件系统开辟新路。
谷歌DeepMind的IMO金牌模型，完整技术全公开了！
浙江大学和新加坡南洋理工大学新研究旨在探索空间碳中和数据中心的可行性。太空环境具备两大独特优势：丰富的太阳能可为计算设备提供清洁稳定的电力；接近绝对零度的深空环境则为服务器废热提供了理想的散热条件。
AI正在以「教育革命」的名义，占领全球校园！清华的新生靠AI助理报到，加州州立大学把52万师生接入ChatGPT Edu，Google更直接向全球学生免费开放Gemini。看似高效的学习浪潮，却在悄悄重写权力格局：谁还在定义「什么叫学会」？当算法成为新的老师，大学的主权，是否已经被温柔地夺走？
近日，诺贝尔奖得主、美国华盛顿大学教授大卫·贝克（David Baker）和团队再次将 AI 成果送上 Nature，他们开发出一种基于 AI 的蛋白质结构生成模型 RFdiffusion，能在指定病毒表面特定表位的情况下，辅助人类从头设计出能够与之结合的抗体结构。