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ESM3
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Yeti 分词器使 AI 能够生成蛋白质序列和结构
研究人员开发了 Yeti，一种新颖的蛋白质结构分词器，专为多模态 AI 模型设计。与优先考虑重建的先前方法不同，Yeti 使用一种无需查找的量化方法，并以流匹配目标进行训练，从而能够准确重建和有效生成蛋白质序列和结构。这种紧凑的分词器比现有模型具有更少的参数，有利于训练能够共同生成合理蛋白质设计的有效多模态模型。
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论文认为《欧盟人工智能法案》未能监管 ESM3 等生物人工智能模型
一篇新论文分析了《欧盟人工智能法案》是否充分涵盖了 ESM3 等先进的生物基础模型。作者认为，此类模型的提供商应承担评估和减轻双重用途风险的义务。然而，他们的分析得出结论，ESM3 目前似乎并未受到《法案》的有效监管，并提出补救措施来解决这一差距。
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论文：欧盟人工智能法案未能监管生物基础模型
一篇新论文认为，像ESM3这样的大型生物基础模型应受到欧盟人工智能法案关于具有系统性风险的通用人工智能的法规约束。作者根据该法案的标准分析了ESM3，并得出结论认为，尽管其具有双重用途的风险潜力，但目前并未受到监管。他们提议进行修订，以确保对此类模型进行评估并减轻其风险。