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Senior Member
 
加入日期: Apr 2017 您的住址: (╯-_-)╯ ~ ╩╩
文章: 1,387
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AI出現新玩法:
以前視覺模型與語言模型是分開的, 現在開始出現合體模型, 也就是一起執行各司其職, 比如可以控制本機電腦AI自動接手控制操作. 當然顯卡VRAM需求也是疊加, 看起來5090會賣得很好很長銷,
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------------------------------------------------------ 這就是 Elon Musk 關停USAID的真相:  COVID-19是美國USAID造的生物武器 !!! ＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸＸ (Youtube影片)完蛋了沒搞頭了 都該怪佛奇多話 ---佛奇的影片竟然被拔掉? 了補上 鋼鐵人的 "DOGE" 不錯看! 1 2 3 
此文章於 2025-03-15 05:19 AM 被 冰的啦魔王大人 編輯. |
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2025-03-14, 11:08 PM
#21
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Golden Member
加入日期: Feb 2004 您的住址: 從來處來
文章: 2,762
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引用:
馬可夫鏈是一串狀態的轉換機率，從A狀態到B, C, D...狀態的機率分別是多少、B到A, C, D...狀態又多少.... 在計算時，當然是由最高機率的下去算。在理想狀態下，不可能的組合，會被排在最後面算，簡單地說就是不會被算到。因為你算到不可能的組合前，就知道已經到了低機率的串鏈，後面的可以棄置。當然這是你可以準確設定適合狀態，且算出合理機率的情況。 用馬可夫鏈來算蛋白質折疊的效率如何我不清楚。但 google 應用馬可夫鏈來顯示你最想要的搜尋結果，效果相當不錯，通常你想搜尋的網頁，在第一頁就顯示完了。 雖然你搜尋時會出現說有幾百萬、幾千萬個結果，但只有前面一部份有真正排序，後面幾萬的，都因機率太低被棄置了。 |
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2025-03-17, 03:50 AM
#22
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Golden Member
加入日期: Feb 2004 您的住址: 從來處來
文章: 2,762
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忽然想到，蛋白質的計算用的可能是隱藏式馬可夫模型，因為這比較適合搜尋未知的結果。
隱藏式馬可夫模型差別就是某些狀態是蓋牌的情況。 我查了一下，隱藏式馬可夫模型有被應用到 生物資訊學 和 基因組學 基因組序列中蛋白質編碼區域的預測 對於相互關聯的DNA或蛋白質族的建模 從基本結構中預測第二結構元素 |
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2025-03-19, 01:02 PM
#23
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Golden Member
加入日期: Feb 2004 您的住址: 從來處來
文章: 2,762
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再補充一下，研究所時，我們實驗室主要做語音辯識、處理，有用到隱藏式馬可夫鏈的技術，當時有其他人用的是類神經網路，也就是現在AI用的技術。
但類神經網路當時效果並不好，隱藏式馬可夫鏈才是顯學。只是沒想到風水輪流轉，現在隱藏式馬可夫模型已經完全被類神經網路打趴。 所以十幾年前蛋白質計算使用隱藏式馬可夫模型並沒有什麼問題，在當時那是主流，類神經網路還只是不成熟的東西。 此文章於 2025-03-20 04:01 PM 被 Adsmt 編輯. |
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2025-03-19, 01:08 PM
#24
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Major Member
加入日期: Aug 2004
文章: 280
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https://www.youtube.com/watch?v=7hcKFhZY314
上面這支影片介紹AI用於搜索新的潛在生命構成形態. 這個頻道的影片大多是天文物理領域的, 我常看, 推薦. 只有這支影片算生化類的, 又和AI運算有關. |
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2025-04-15, 11:06 PM
#25
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Master Member
  加入日期: Nov 2000 您的住址: Taiwan-Taipei
文章: 1,813
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引用:
感謝您分享這個頻道,我也愛看,蠻精彩的
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石頭也要榨出油來...... 
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2025-04-16, 08:27 AM
#26
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Major Member
加入日期: Aug 2004
文章: 280
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推薦這支影片, 有介紹為什麼AI運算在十年前取得重大突破的歷史. 我記得類神經網路的理論模型在30年前就已經建立且發展得很完整了, 差的是計算機的運算能力. 那時看到看類神經網路的拓樸圖, 其實也看不懂, 但就因為看不懂, 更加覺得厲害.
https://www.youtube.com/watch?v=HfMGy5ibtJg |
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2025-05-06, 03:27 AM
#27
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Major Member
加入日期: Aug 2004
文章: 280
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https://www.youtube.com/watch?v=2ydjTZeFcnM
這支影片介紹AlphaFold 2, 3, ESMFold, RoseTTAFold. 基本上, 這個頻道主要焦點是講商業, 偶爾會有重要科技新發展的介紹, 寫稿的人和唸稿的主持人是不同人, 主持人口條很好, 但凡是和科技有關的, 都只是照稿唸而已. 建議先看 25:29 - 27:54 AI“入侵”生物界第一阶段：机器学习的简单应用 , 可以瞭解機器學習和蛋白質分析藥物研究的歷史. 此文章於 2025-05-24 09:05 PM 被 ericshliao 編輯. |
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2025-05-24, 08:47 PM
#28
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Major Member
加入日期: Aug 2004
文章: 280
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https://www.youtube.com/watch?v=Wpge-H7OsUs
曲博科技教室的影片. 這支影片主題是矽光子運算, 但中間有介紹神經網路的基礎理論(07:16 什麼是神經網路(NN)與人工神經網路(ANN)？), 裡面講的東西很硬, 很乾, 很難啃, 但人家是貨真價實的博士, 至少內容是有經過專業消化過的. |
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2025-05-25, 07:49 PM
#29
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