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[GetTopicListResponse(id=2105176, encodeId=fe7e21051e685, content=科技公司<a href='/topic/show?id=d56611584ec' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#Meta#</a>开发的<a href='/topic/show?id=f7aa1050e2f3' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#ESMFold#</a>成功预测了超过6亿个<a href='/topic/show?id=5a7b88e393f' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#蛋白质结构#</a>，包含大量前所未见的结构，并且预测速度最高可达<a href='/topic/show?id=85cd1050e11b' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#AlphaFold#</a>的60倍。本质上来讲<a href='/topic/show?id=97101050e371' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#AlphaFold2#</a>和ESMFold模型的底层逻辑是一致的世界三大人工智能巨头：<a href='/topic/show?id=060b10406572' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#Deepmind#</a>, <a href='/topic/show?id=ca5f10506675' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#OpenAI#</a>, <a href='/topic/show?id=d8e11050e0d5' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#FAIR#</a>，每一家都成果备出，这三家分别背靠<a href='/topic/show?id=a05e81e516' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#Google#</a>(现在叫<a href='/topic/show?id=2b30235227' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#Alphabet#</a>）,<a href='/topic/show?id=234b5081072' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#微软#</a>和<a href='/topic/show?id=6b2b1014608c' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#马斯克#</a>，<a href='/topic/show?id=9cafe211d9' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#Facebook#</a>（现在叫meta)，估计未来其它人都难了，中国<a href='/topic/show?id=d3a024808e0' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#人工智能#</a>企业与之相比，还弱得太多。一方面缺乏底层<a href='/topic/show?id=3a58e599814' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#算法#</a>的研究，基本仍然处于copy模式; 二是研究投入人限，人才也相对稀缺，在未来竞争中很难占有优势; 三是硬件受限，人工智能是很烧钱，烧硬件的，现在高端硬件针对中国禁用，导致极大的限制。未来这一块又可能成为新的<a href='/topic/show?id=d6191050e4ce' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#卡脖子#</a>技术了。, objectTitle=Meta公司发布ESMFold，两周完成6亿+宏基因组蛋白质结构图谱, objectType=article, longId=746829, objectId=067ce468298f, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/images/20221031/b7749a0cf0dc424f80938e0b4057c121.jpg, objectUrl=/article/show_article.do?id=067ce468298f, replyNumber=0, likeNumber=131, createdTime=2022-12-10, rootId=0, userName=lifestar, userId=aa0e14, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=上海, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=067ce468298f, moduleTitle=Meta公司发布ESMFold，两周完成6亿+宏基因组蛋白质结构图谱, moduleType=article, hrefUrl=https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=067ce468298f)], followStatus=false, userIsMember=false, type=1, lengthMark=1), GetTopicListResponse(id=2092399, encodeId=23a02092399f7, content=<a href='/topic/show?id=17fc104906d0' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#AlphaZero#</a>加强版<a href='/topic/show?id=0ab510490e59' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#AlphaTensor#</a>问世，发现史上最快矩阵乘法<a href='/topic/show?id=3a58e599814' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#算法#</a>，在<a href='/topic/show?id=bf5b339880c' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#医学#</a>上能做什么？ <a href='/topic/show?id=d3a024808e0' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#人工智能#</a><a href='/topic/show?id=e2e0104628de' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#图像识别#</a>在医学上有广泛的用途，算法的改进又是底层。只能说这些人是脑洞大开，这是我们国内计算机界远远比不上的，人家是真正的底层算法，我们国内目前仍然停留在应用层为主，这就是巨大的差距。 , objectTitle=Nature：AlphaZero加强版AlphaTensor问世，发现史上最快矩阵乘法算法，在医学上能做什么？, objectType=article, longId=741944, objectId=97c6e419443f, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/images/20220927/e0188c6a299b4cb8abcc68f801e46aa5.jpg, objectUrl=/article/show_article.do?id=97c6e419443f, replyNumber=0, likeNumber=105, createdTime=2022-10-08, rootId=0, userName=lifestar, userId=aa0e14, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=97c6e419443f, moduleTitle=Nature：AlphaZero加强版AlphaTensor问世，发现史上最快矩阵乘法算法，在医学上能做什么？, moduleType=article, hrefUrl=https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=97c6e419443f)], followStatus=false, userIsMember=false, type=1, lengthMark=1), GetTopicListResponse(id=1248249, encodeId=a01b1248249d8, content=新的<a href='/topic/show?id=d3a024808e0' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#人工智能#</a><a href='/topic/show?id=3a58e599814' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#算法#</a>可以帮助个性化<a href='/topic/show?id=6abc1002e726' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#预防#</a><a href='/topic/show?id=974e51e2810' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#心血管#</a>疾病, objectTitle=ESC 2022：新的人工智能算法可以帮助个性化预防心血管疾病（Causal AI研究）, objectType=article, longId=737261, objectId=2acde3726147, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/images/20220823/1eb2fc0374d24414aa794c1fdf02c6ab.jpg, objectUrl=/article/show_article.do?id=2acde3726147, replyNumber=0, likeNumber=95, createdTime=2022-09-10, rootId=0, userName=小小医者, userId=f63e4754896, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=2acde3726147, moduleTitle=ESC 2022：新的人工智能算法可以帮助个性化预防心血管疾病（Causal AI研究）, moduleType=article, hrefUrl=https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=2acde3726147)], followStatus=false, userIsMember=true, type=1, lengthMark=0), GetTopicListResponse(id=975888, encodeId=6cc09e58884f, content=<a href='/topic/show?id=3a58e599814' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#算法#</a>一个算法，可以节约前几年的所有的努力。, objectTitle=Nature封面：人工智能AI新算法！跨越医疗数据隐私问题进行学习, objectType=article, longId=213073, objectId=a57a2130e34a, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/images/20210616/64fc12e7baa74552b0ed9c79248d8607.jpg, objectUrl=/article/show_article.do?id=a57a2130e34a, replyNumber=0, likeNumber=81, createdTime=2021-06-22, rootId=0, userName=小小医者, userId=7a3710, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=a57a2130e34a, moduleTitle=Nature封面：人工智能AI新算法！跨越医疗数据隐私问题进行学习, moduleType=article, hrefUrl=https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=a57a2130e34a)], followStatus=false, userIsMember=false, type=1, lengthMark=0)] 梅斯话题小助手

2020-05-29

lifestar (审核中...)

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全文收起科技公司#Meta#开发的#ESMFold#成功预测了超过6亿个#蛋白质结构#，包含大量前所未见的结构，并且预测速度最高可达#AlphaFold#的60倍。本质上来讲#AlphaFold2#和ESMFold模型的底层逻辑是一致的世界三大人工智能巨头：#Deepmind#, #OpenAI#, #FAIR#，每一家都成果备出，这三家分别背靠#Google#(现在叫#Alphabet#）,#微软#和#马斯克#，#Facebook#（现在叫meta)，估计未来其它人都难了，中国#人工智能#企业与之相比，还弱得太多。一方面缺乏底层#算法#的研究，基本仍然处于copy模式; 二是研究投入人限，人才也相对稀缺，在未来竞争中很难占有优势; 三是硬件受限，人工智能是很烧钱，烧硬件的，现在高端硬件针对中国禁用，导致极大的限制。未来这一块又可能成为新的#卡脖子#技术了。

Meta公司发布ESMFold，两周完成6亿+宏基因组蛋白质结构图谱

2022-12-10发表于上海

lifestar (审核中...)

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全文收起 #AlphaZero#加强版#AlphaTensor#问世，发现史上最快矩阵乘法#算法#，在#医学#上能做什么？ #人工智能##图像识别#在医学上有广泛的用途，算法的改进又是底层。只能说这些人是脑洞大开，这是我们国内计算机界远远比不上的，人家是真正的底层算法，我们国内目前仍然停留在应用层为主，这就是巨大的差距。

Nature：AlphaZero加强版AlphaTensor问世，发现史上最快矩阵乘法算法，在医学上能做什么？

2022-10-08

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新的#人工智能##算法#可以帮助个性化#预防##心血管#疾病

ESC 2022：新的人工智能算法可以帮助个性化预防心血管疾病（Causal AI研究）

2022-09-10

小小医者 (审核中...)

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#算法#一个算法，可以节约前几年的所有的努力。

Nature封面：人工智能AI新算法！跨越医疗数据隐私问题进行学习

2021-06-22

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