NVIDIA 与 Google DeepMind 如何用开放病毒蛋白结构数据帮研究者准备下一次大流行
NVIDIA 联合 Google DeepMind、EMBL-EBI 等机构开放 2800 余种病毒蛋白复合体的预测 3D 结构,通过 AlphaFold Database 供全球科学家免费使用。
推荐理由:文中说明了病毒蛋白复合体数据的开放规模和可复用的结构预测流程,便于研究者判断如何接入自己的课题。
NVIDIA 联合 Google DeepMind、EMBL-EBI 等机构开放 2800 余种病毒蛋白复合体的预测 3D 结构,通过 AlphaFold Database 供全球科学家免费使用。
推荐理由:文中说明了病毒蛋白复合体数据的开放规模和可复用的结构预测流程,便于研究者判断如何接入自己的课题。
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架,用自然语言信念状态取代完整交互历史作为智能体工作上下文,并通过信念评分监督摘要内容。
Berkeley AI Research 介绍一种以分治(divide and conquer)取代 TD learning 的 off-policy 强化学习价值学习方法:把轨迹切成等长两段组合价值,Bellman 递归次数可从线性降为对数级。作者与 Aditya 共同主导的近期工作已把该方法扩展到 goal-conditioned RL 等复杂任务。