为什么 AlphaFold 没有解决蛋白质折叠问题——Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 对谈
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 在 Latent Space 的 Panel 上表示,AlphaFold 的突破只是开始,蛋白质折叠问题远未解决。
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 在 Latent Space 的 Panel 上表示,AlphaFold 的突破只是开始,蛋白质折叠问题远未解决。
Microsoft 研究合伙人研究经理 Jennifer Neville 指出,模型在超出传统 benchmark 的测试中会出现"令人意外的失败",评测是推动当前 AI 系统性能边界、满足用户需求的关键环节。她建议在实际使用 AI 系统时密切关注数据,当结果违背预期时应回到数据本身找原因。
Berkeley AI Research 发布综述,分析并行推理尤其自适应并行推理的进展,探讨让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。现有方法多从模型外部固定并行结构,难以按问题难度调整并行度。