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AIR科研｜AMix-1重新定义LLM时代的蛋白质基座范式

清华大学 蛋白质基座
09/07
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当语言模型涌现出通用智能时，蛋白质模型的通用智能还有多远。 在 NLP 领域，语言模型基座经历了从 BERT 到 GPT 的跨时代变化，涌现出了各种超出预期的通用智能， BERT 时代的模型关心具体任务的提升，缺乏对可扩展性、通用性和涌现能力的系统化讨论，而在 GPT 时代，系统化的讨论逐渐显现，通用智能的爆发也因此开始。 为了通往蛋白质的通用智能， 清华大学智能产业研究院（ AIR ）周浩副教授课题组联合上海人工智能实验室 发布的 AMix-1 ，首次以 Scaling Law 、 Emergent Ability 、 In-Context Learning 和 Test-time Scaling 的系统化方法论来构建蛋白质基座模型，为通往蛋白质的通用智能的构建起了新的技术范式。
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