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快速浏览一下资讯类网站就会发现，如今生成人工智能似乎变得无处不在。事实上，其中一些新闻资讯可能是由生成式人工智能帮忙撰写的，例如 OpenAI 的 ChatGPT。
最近，大型语言模型 (LLM)，尤其是基于 Transformer 的模型在机器学习研究领域发展迅速。这些模型已成功应用于自然语言、代码生成、生物和化学研究等各个领域。
自 2022 年 11 月公开发布以来，ChatGPT 引起了全世界的关注，在全球数百万用户面前展示了人工智能的非凡潜力。
开发用于在分子和纳米尺度上分析蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的新方法可以深入了解细胞内信号通路，并将提高对蛋白质功能以及其他生物和非生物来源的纳米级结构的理解。
在人工智能计算机芯片的广阔前景中，服务于「边缘」市场的产品，包括无人机、物联网设备、电话和低功耗服务器环境，为供应商提供了肥沃的土壤，成为少有的市场之一。
脑机接口通常依靠电生理信号来解释和传输神经信息。然而，在生物系统中，神经递质是基于化学的中间神经元信使。这种不匹配可能会引起对传输信息的错误解释。
劳伦斯伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laboratory，LBNL 或LBL）、美国空军研究实验室（Air Force Research Laboratory 缩写AFRL）等机构的研究人员合作，对人工智能在合成生物学中的应用现状、影响、挑战以及潜力与前景进行了较为系统的阐述。
机器学习方法的兴起正在加快材料和药物发现过程，然而，当前的技术，主要是深度学习，需要大量数据集来训练模型，并且许多特定类别的化学数据集包含少数示例化合物，限制了它们泛化和生成可以在现实世界中创建的物理分子的能力。
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