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AlphaProteo 生成用于生物学和健康研究的新型蛋白质 AlphaProteo generates novel proteins for biology and health research 71 天前

科学家开发了一种名为 AlphaProteo 的新型人工智能系统，用于设计新型蛋白质结合剂，可以有效地附着到特定目标分子上，从而可能彻底改变药物设计、疾病调查、诊断和农业应用等各个领域。通过研究蛋白质数据库 (PDB) 中的大量蛋白质数据和 AlphaFold 中的 1 亿多个预测结构，AlphaProteo 深入了解了复杂的分子键合机制。它根据输入的目标分子信息生成针对目标相互作用点定制的候选蛋白质结合剂。通过对包括 VEGF-A 在内的几种关键靶蛋白的测试，证明了其能够产生相对于现有技术更优异的结果，与现有方法相比，其结合率高达 95%，平均强度提高了 10 倍。此外，AlphaProteo 还实现了前所未有的壮举，为 VEGF-A 创建了蛋白质结合剂，这是之前的人工智能工具无法实现的。该系统的性能有望大幅减少各种蛋白质结合剂应用的实验时间要求。尽管取得了一些成就，但研究人员承认 AlphaProteo 的局限性，并计划持续改进，以解决诸如为 TNFα 等靶点设计结合物等挑战，众所周知，由于其独特的形状和功能，该结合物特别困难。与外部专家、科学界和专业实验室的合作将确保该技术的安全处理和道德使用。寻求访问或合作的感兴趣者可以联系 [[email protected]](mailto:[email protected])。

为了获得细胞类型特异性的超级结合物，研究人员可以使用跨学科的生物技术方法，同时避免使用术语“多效性”，该术语描述了影响多个明显不相关的性状的基因。相反，研究人员专注于了解生物系统内各种细胞和分子之间复杂的相互作用，同时又不忽视他们的主要目标——实现对所需过程的有效控制，同时最大限度地减少不需要的副作用。描述这种方法的一个可能的替代术语是“理解生物游戏”。对于更合适条款的建议，将奖励 2000 美元。此外，作者承认由于个人过去的经历和担心显得无知，理解复杂的生物现象存在困难。他们为这个新术语提出了几个半开玩笑的替代词，例如“WHATTHHEFOOKDOESANYOFTHISMEANism”、“plightotropism”和“shithappensism”，以表达与学习生物学相关的挫败感和困惑。最终的目标是找到“多效性”一词的合适替代品，以促进科学家之间就细胞靶向修饰和治疗进行更清晰的沟通。

Yi-Coder: A Small but Mighty LLM for Code 71 天前

Ollama 的 DeepSeek 是一种拥有 2360 亿个参数的语言模型，与其他模型相比，它可以在单芯片上提供快速的处理速度，并且成本较低。然而，由于其条款允许公司自由使用、复制和共享用户输入和输出，因此引发了隐私问题。用户质疑是否可以在不使用提供的 API 的情况下私下部署模型。 DeepSeek 的条款表示国际数据传输以及将收集的数据存储在位于中国的安全服务器中。此外，该模型还出于各种目的与公司附属公司共享数据，例如研究、分析和内容审核。此外，该模型复制并使用用户输入和输出，授予 Ollama 对这些元素的永久全局权利。尽管存在潜在的隐私风险，但用户强调该模型提高了大型语言模型的可访问性，使它们成为一种商品。这个特定模型在 Apple M2 Ultra 上以每秒 25 个令牌的速度运行，在 25.8 万次下载中获得了超过 210 亿个活动参数。由于培训定价为 14 万美元，因此对于那些寻求可访问且负担得起的解决方案来满足其需求的人来说，它提供了一个有利的选择。 DeepSeek 似乎针对的是旨在通过自然语言处理简化编码任务的开发人员。相比之下，艺术和音乐生成器迎合了对创建通用内容感兴趣的个人，而不关心原创的人类艺术家。重点在于简化编程中的重复任务，通常涉及将英语描述翻译成可执行脚本。因此，与音乐或艺术生成系统不同，理解或抄袭内容对于产生准确的响应并不重要。然而，批评者认为深度学习算法缺乏艺术创作中的意向性和语境理解。虽然他们可能会创作出美观的作品，但他们很难创造出具有逻辑一致性、深度或连贯性的艺术品。此外，这些生成器无法有效地处理委托定制艺术品或准确传达情感所涉及的人类交互的复杂性。因此，虽然它们提供了便利，但艺术仍然主要是熟练艺术家的领域。

Show HN：AlphaFold3 的开源实现 Show HN: An open-source implementation of AlphaFold3 71 天前

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Ligo Bioscience 的创始人已开放了 AlphaFold3（一种尖端蛋白质结构预测模型）的开源实现。该模型最初由 Google DeepMind 创建，对于加速蛋白质结构的绘制和改进药物发现具有重要意义。今年 5 月，DeepMind 在没有附带代码的情况下公布了 AlphaFold3，引起了人们对可重复性的担忧，并引发了科学界的批评。现在，Ligo Biosciences 发布了 AlphaFold3 模型的第一部分，能够预测蛋白质结构，以及必要的训练代码。稍后将对其余功能进行进一步增强。为了鼓励协作，他们采用了 Apache 2.0 许可证。该项目背后的团队在实施 AlphaFold3 时遇到了一些挑战，例如损失函数缩放和原始出版物中残留层遗漏之间的差异。有关这些问题和解决方案的更多详细信息可以在 GitHub 上找到。 Y Combinator 旗下公司 Ligo Biosciences 与 OpenFold、 ProteinFlow 和 Basecamp Research 等合作伙伴共同构建了这个开源版本，并与 Matt Clark 等才华横溢的个人合作，实现了令人惊叹的可视化效果。如需更新和见解，请关注 Twitter 上正在进行的讨论。

The Internet Archive has lost its appeal in Hachette vs. Internet Archive 71 天前

互联网档案馆 (IA) 因其名为受控数字借阅 (CDL) 的大规模数字化项目而面临法律诉讼。在 CDL 中，实体书籍被扫描并可供注册用户在线获取。该案的焦点是这种做法是否违反美国版权法。尽管遭到反对，IA还是得到了图书馆、作者和知识产权专家等各个团体的广泛支持。然而，法院做出了对权利人有利的裁决，认为 CDL 构成未经授权复制和分发受版权保护的材料。该判决对于依赖 CDL 保护文学遗产和提供信息获取的图书馆、大学和档案机构具有重大影响。尽管遭遇挫折，IA 仍致力于继续履行其使命，将资源重新用于诉讼费用并对裁决提出上诉。目前还不确定IA是否计划继续挑战该裁决，但其未来的努力可能取决于类似案件的司法判决，例如Betamax和API的裁决。总体而言，虽然IA可能因诉讼费用而面临财务压力，但其主要关注领域，即时光机、公共领域收藏和其他具有社会价值的项目，不应受到这场法律战结果的影响。

The first nuclear clock will test if fundamental constants change 71 天前

Physics is unreasonably good at creating new math 71 天前

OAuth from First Principles 71 天前

A Real Life Off-by-One Error 71 天前

Routed Gothic Font 71 天前

卡吉助理 Kagi Assistant 72 天前

Kagi 的全新人工智能助手增强了他们的搜索引擎，通过快速解答、摘要页面和问答等创新功能提供更快、更智能、更直观的搜索结果。与某些竞争对手不同，它不会收集用户数据、展示广告或参与跟踪活动。主要功能包括与高质量搜索结果的集成、用于各种任务的多种语言模型，包括创意写作和问题解决、对话中编辑、隐私保护以及与 Kagi 搜索的兼容性。用户可以根据自己的个人需求构建定制助手，例如老式汽车专家为寻求建议的大众巴士车主设计个性化工具。该助手在适应新模型时提供持续学习，用户可以控制网络访问并在原始模型输出之间进行选择或利用 Kagi Search 以获得最佳结果。订阅计划起价为每月 25 美元，可完全访问助手和 Kagi Search，年度订阅可享受折扣。

用户对付费搜索服务 Kagi 的响应速度慢和搜索结果不佳表示担忧。他们认为，由于位于欧洲，该服务在美国可能表现更好。尽管搜索结果质量还不错，但用户发现这些镜头令人困惑且笨拙，将当前状态比作一辆缺乏弯道功能的汽车。他们建议尝试批量搜索并消除冗余搜索。该用户提到对之前使用其他搜索引擎的体验感到满意，但仍然愿意探索 Kagi。他们对 Kagi 编辑搜索算法和个性化结果的能力表示赞赏，并指出阻止不需要的网站、排名项目和可定制的镜头是显着的优势。用户对 Kagi 的 AI 响应持积极态度，特别是为每行响应提供的引用参考文献。最后，用户指出 Kagi 提供按比例计费的计费系统，允许他们升级、试用服务和降级以避免为未使用的天数付费。

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