DeepMind与Biohub访谈：AlphaFold局限性与AI生物学未来方向
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DeepMind与Biohub访谈：AlphaFold局限性与AI生物学未来方向
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AI 综述
Google DeepMind的Pushmeet Kohli与Biohub的Sal Candido在访谈中指出，AlphaFold并未解决蛋白质折叠的全部问题，它只是静态结构预测的起点，远未涵盖蛋白质动态行为与内在无序区域。两人都认为为生物学寻找正确的Scaling Law比盲目扩大模型规模更重要，数据质量（"Good Data"）比简单堆算力更关键。 Biohub的目标是治愈所有疾病，Candido称这需要10倍的突破而非渐进式改进。这意味着当前AlphaFold的成果虽重要，但要实现Biohub的终极目标仍有很大差距。
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最新进展10月10日 08:31
为什么AlphaFold没有解决蛋白质折叠报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月10日
- Latent Space为什么AlphaFold没有解决蛋白质折叠
Google DeepMind的Pushmeet Kohli与Biohub的Sal Candido在访谈中指出，为生物学寻找正确的Scaling Law比盲目扩大模型规模更重要，Good Data比简单堆算力更关键。AlphaFold仅是蛋白质研究的起点，静态结构预测远未涵盖蛋白质动态与无序区域，Biohub治愈所有疾病的目标需要10x突破而非渐进式改进。
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