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原標(biāo)題：斯坦福博士圖解AlphaFold 3：超多細(xì)節(jié)+可視化還原ML工程師眼中的AF3
關(guān)鍵字：表征,原子,張量,注意力,序列
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：喬楊 庸庸
【新智元導(dǎo)讀】AlphaFold 3的論文太晦澀？沒關(guān)系，斯坦福大學(xué)的兩位博士生「圖解」AlphaFold 3 ，將模型架構(gòu)可視化，同時不遺漏任何一個細(xì)節(jié)。谷歌DeepMind的人工智能模型AlphaFold 3兩個月前橫空出世，顛覆了生物學(xué)。
這個「值得獲得諾貝爾獎的發(fā)明」不僅在學(xué)術(shù)圈引起了巨震，還轟動了制藥界——它可能帶來數(shù)千億美元的商業(yè)價值，并對藥物研發(fā)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
論文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w
如此重要的AlphaFold3，其具體工作原理是什么？
因為AlphaFold3的結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，論文有相當(dāng)高的閱讀門檻，讓人望而卻步。兩位斯坦福大學(xué)的兩位博士生制作了一個論文的「圖解版」，比論文閱讀起來友好多了，而且還很詳盡！
每一位機(jī)器學(xué)習(xí)工程師都不應(yīng)該錯過這篇圖文并茂的文章——
博客地址：https://elanapearl.github.io/blog/2024/the-illustrated-alphafold/
此前已經(jīng)有很多關(guān)于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的研究動機(jī)、CASP競

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