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嘿，HN！<p>加载、清理和特征化结构生物学数据以用于机器学习任务是一项巨大的挑战。因此，我们华盛顿大学的蛋白质设计研究所开发了一个框架，使得在数小时内为许多生物信息学应用准备数据管道成为可能，而不是数月。<p>我们随后利用这个框架训练了RosettaFold-3——一个用于生物分子结构预测的先进开源模型。<p>快来看看吧！<p>AtomWorks GitHub: <a href="https://github.com/RosettaCommons/atomworks" rel="nofollow">https://github.com/RosettaCommons/atomworks</a><p>RF3 GitHub: <a href="https://github.com/RosettaCommons/modelforge" rel="nofollow">https://github.com/RosettaCommons/modelforge</a><p>bioRxiv 预印本: <a href="https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.14.670328v1" rel="nofollow">https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.14.670328v1</a><p>欢迎贡献 :)

你会想，既然这些公司获得了如此多的关注和资金，他们应该能推出一些革命性的产品。然而，我们看到的却是又一个笔记工具。又一个寻租的中介。又一个已经存在的东西的迭代——只是因为削减成本，雇佣的人更少了。 这个时代的“半导体建设”在哪里？从马匹到T型车的飞跃在哪里？如果这太难，那为什么不去挑战大家都讨厌的行业——比如美国的健康保险呢？那些烧掉数十亿资金的人工智能公司在哪里，让医疗保健变得像iPhone一样便宜和可及？ 撇开工业版权盗窃的问题不谈，如果“人工智能兄弟们”真的在提供一些能改善社会的东西，那就另当别论了。但实际上，感觉人工智能不仅是大规模的版权盗窃，而且在很大程度上也是无用的。