Demis Hassabis & John Jumper awarded Nobel Prize in Chemistry
该奖项表彰了他们开发 AlphaFold 的工作，AlphaFold 是一种突破性的人工智能系统，可以根据蛋白质的氨基酸序列预测其 3D 结构。
Demis Hassabis & John Jumper awarded Nobel Prize in Chemistry
该奖项认可了他们开发AlphaFold的工作，这是一种开创性的AI系统，可预测其氨基酸序列中蛋白质的3D结构。
Demis Hassabis & John Jumper awarded Nobel Prize in Chemistry
该奖项认可了他们开发AlphaFold的工作，这是一种开创性的AI系统，可预测其氨基酸序列中蛋白质的3D结构。
生成式人工智能 + 时间序列预测？人工智能代理工程师。代理架构？什么是 Arena Learning？AlphaFold3 可视化。GraphRAG + Neo4j。代理互联网。法学硕士的 Memory3。
Научное сообщество пытается взломать ИИ-модель AlphaFold3
为什么 DeepMind 不愿意分享其突破性开发的源代码？
AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules
介绍由 Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 开发的新 AI 模型。
A glimpse of the next generation of AlphaFold
进度更新：我们最新的AlphaFold模型显示出明显提高的准确性，并将蛋白质以外的覆盖率扩展到包括配体在内的其他生物分子。
A glimpse of the next generation of AlphaFold
进度更新：我们最新的AlphaFold模型显示出明显提高的准确性，并将蛋白质以外的覆盖率扩展到包括配体在内的其他生物分子。
A glimpse of the next generation of AlphaFold
进度更新：我们最新的AlphaFold模型显示出明显提高的准确性，并将蛋白质以外的覆盖率扩展到包括配体在内的其他生物分子。
A glimpse of the next generation of AlphaFold
进度更新：我们最新的AlphaFold模型显示出明显提高的准确性，并将蛋白质以外的覆盖率扩展到包括配体在内的其他生物分子。
A glimpse of the next generation of AlphaFold
进展更新：我们最新的 AlphaFold 模型显示出显着提高的准确性，并将覆盖范围从蛋白质扩展到其他生物分子，包括配体。
How our principles helped define AlphaFold’s release
我们的运营原则既定义了我们优先考虑广泛利益的承诺，也定义了我们拒绝追求的研究和应用领域。自 DeepMind 成立以来，这些原则一直是我们决策的核心，并随着人工智能格局的变化和发展而不断完善。它们是为我们作为一家研究驱动的科学公司的角色而设计的，并且与 Google 的人工智能原则一致。
在最新一期的科学新闻中，您可以阅读有关解释和治疗阿尔茨海默病的最新进展，并找出最近儿童肝炎爆发的潜在原因。ScienceSeeker 编辑们最喜欢的帖子在他们各自的兴趣和专业领域内，还涵盖了许多其他重要且令人兴奋的主题。为什么不读一读，了解一下，并满足您的科学好奇心呢？《整个蛋白质世界》：人工智能预测几乎所有已知蛋白质的形状，作者：Ewen Callaway，Nature AlphaFold 工具预测的卵黄蛋白（蛋黄的前体）的结构。来源：DeepMind伪造的 β-淀粉样蛋白数据。这是什么意思？ Derek Lowe 撰写，发表于《科学》杂志《意外的大脑化学反应是惊喜背后的原因》S Hussa
AlphaFold reveals the structure of the protein universe
今天，我们与 EMBL 的欧洲生物信息学研究所 (EMBL-EBI) 合作，现在发布了几乎所有科学已知的已编目蛋白质的预测结构，这将使 AlphaFold DB 扩大 200 多倍——从近 100 万个结构扩大到 2 亿多个结构——有可能大大提高我们对生物学的理解。
Putting the power of AlphaFold into the world’s hands
去年 12 月，我们宣布推出 AlphaFold 2，它被誉为解决 50 年历史的蛋白质折叠问题的解决方案。上周，我们发表了科学论文和源代码，解释了我们如何创建这个高度创新的系统，今天，我们分享了对人体中每种蛋白质形状的高质量预测，以及科学家在研究中依赖的另外 20 种生物体的蛋白质形状的高质量预测。
