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蛋白質(zhì)語言模型能否統(tǒng)一理解和生成任務(wù)？一文告訴你答案

Nat. Commun. | arDCA：基于自回歸模型的高效蛋白質(zhì)序列生成模型

【蛋白設(shè)計】LM-DESIGN: 改造蛋白質(zhì)語言模型 進行基于結(jié)構(gòu)的蛋白序列設(shè)計

AIGC再下一城！天壤通過擴散模型生成全新的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)

Seq2seq框架下的文本生成

當ChatGPT的颶風(fēng)刮到了生命科學(xué)界

Curr Opin Struc Biol｜蛋白質(zhì)設(shè)計的深度生成建模

今天來聊一聊人工智能技術(shù)中的深度自回歸模型

MIT團隊提出蛋白生成新模型，無需預(yù)訓(xùn)練，可從頭生成新蛋白質(zhì)，主鏈長度可達500個氨基酸序列

【星球知識卡片】圖像生成都有哪些核心技術(shù)，如何對其進行長期深入學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)下AI生成印象派美術(shù)及全景畫的微觀藝術(shù)研究

新論文 | 基于深度學(xué)習(xí)的滯回模型如何擁有“誤差自糾偏”能力？(附數(shù)據(jù)集和程序)