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原標(biāo)題：AI從業(yè)者怎么做Science？清華大學(xué)AIR周浩：從文本生成到蛋白質(zhì)設(shè)計的跨界探索
關(guān)鍵字：分子,字節(jié)跳動,蛋白質(zhì),教授,論文
文章來源：HyperAI超神經(jīng)
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作者：周浩
編輯：田小幺，十九
清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院副研究員周浩在智源大會上，以計算機(jī)從業(yè)者的身份，向大家分享了 AI 人做蛋白質(zhì)設(shè)計遇到的多重挑戰(zhàn)，并從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、生成算法、預(yù)訓(xùn)練 3 個方面講述了目前蛋白質(zhì)領(lǐng)域的前沿研究。近日，北京智源大會「AI for Science」分論壇上，清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院副研究員周浩以「面向科學(xué)發(fā)現(xiàn)的生成式人工智能」為主題展開演講，HyperAI超神經(jīng)在不違原意的前提下，對周浩教授的深度分享進(jìn)行了整理匯總。
周浩教授演講現(xiàn)場
從文本生成到分子設(shè)計的跨界探索本次演講，周浩教授主要從面向復(fù)雜符號的生成式人工智能、微觀樣本生成所面臨的挑戰(zhàn)、目前的具體研究內(nèi)容 3 個方面進(jìn)行闡述。在介紹其相關(guān)研究方向時，周浩教授表示，過去 10 年他一直致力于包括文本生成和機(jī)器翻譯等自然語言的處理。近兩年來，其研究重點(diǎn)逐漸從內(nèi)容創(chuàng)作轉(zhuǎn)向分子生成和蛋白質(zhì)設(shè)計。在他看來，如果將過去的文本處理工作視為一個復(fù)雜的語言符號系統(tǒng)，其中詞匯表由 26 個字母構(gòu)成，那現(xiàn)在的工作就相當(dāng)于將這 26 個字母擴(kuò)展到元素周期表、氨基酸、堿基等更廣泛的領(lǐng)域。對于這些技術(shù)，他的研究團(tuán)隊已經(jīng)積累了豐富的

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作者簡介：解構(gòu)技術(shù)先進(jìn)性與普適性，報道更前沿的 AIforScience 案例