拿下诺贝尔化学奖，类谷歌AlphaFold开源蛋白质大模型

主要观点总结

文章介绍了AIGC领域的专业社区关注焦点，包括微软、百度文心一言等大语言模型的发展和应用落地。同时，文章报道了谷歌DeepMind联合创始人兼首席执行官Demis Hassabis因AlphaFold系列模型获得诺贝尔化学奖的历史性成就。文章还详细介绍了AlphaFold-3的成就和开源的AI研究团队Chai推出的多模态分子结构预测模型Chai-1的特点和优势。Chai-1考虑了蛋白质多聚体的复杂性，并使用先进技术提高预测能力，在某些方面甚至超越了AlphaFold系列模型。

关键观点总结

关键观点1: AIGC领域的专业社区关注焦点

包括微软、百度文心一言等大语言模型的发展和应用落地，以及LLM的市场研究和AIGC开发者生态。

关键观点2: 谷歌DeepMind创始人获诺贝尔化学奖

因AlphaFold系列模型获得此荣誉，标志着AI大模型首次拿下诺奖。

关键观点3: AlphaFold-3的成就和开源的Chai-1的特点

AlphaFold-3在生物分子结构预测方面有显著进步，但存在闭源和使用限制问题。Chai-1作为开源模型，考虑了蛋白质多聚体的复杂性，使用多种技术提高预测能力，并在某些测试中表现出超越AlphaFold系列模型的优势。

文章预览

专注AIGC领域的专业社区，关注微软 、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和 应用 落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！ 本周 谷歌 DeepMind 联合创始人兼首席执行官 Demis Hassabis凭借 A lphaFold系列模型拿下诺贝尔化学奖，创造了AI大模型首次拿下诺奖的历史。 尤其是最新发布的AlphaFold-3在生物分子结构、蛋白-配体结构、生物复合体等方面获得了很大提升，可显著加速人类对新药物的研发进程。 但 AlphaFold-3 模型是闭源的，并且在使用方面对于一些国家/地区也存在限制。所以，AI研究团队Chai开源了类似的多模态分子结构预测模型Chai-1。 开源地址：https://github.com/chaidiscovery/chai-lab/ 在线地址：https://lab.chaidiscovery.com/auth/login? 虽然最近两年很多大模型也能预测蛋白质结构，但在多聚体预测或蛋白质 - 配体相互作用等方面的表 ………………………………