(資料圖)
美國麻省理工學(xué)院和塔夫茨大學(xué)研究人員設(shè)計(jì)出一種基于大型語言模型（如ChatGPT）的人工智能算法，這種稱為ConPLex的新模型可將目標(biāo)蛋白與潛在的藥物分子相匹配，而無需執(zhí)行計(jì)算分子結(jié)構(gòu)的密集型步驟。相關(guān)論文發(fā)表在最新一期《美國國家科學(xué)院院刊》上。
標(biāo)簽：
(資料圖)
美國麻省理工學(xué)院和塔夫茨大學(xué)研究人員設(shè)計(jì)出一種基于大型語言模型（如ChatGPT）的人工智能算法，這種稱為ConPLex的新模型可將目標(biāo)蛋白與潛在的藥物分子相匹配，而無需執(zhí)行計(jì)算分子結(jié)構(gòu)的密集型步驟。相關(guān)論文發(fā)表在最新一期《美國國家科學(xué)院院刊》上。
標(biāo)簽：
