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Senior Member
 
加入日期: Apr 2017 您的住址: (╯-_-)╯ ~ ╩╩
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Alphafold-3? 算蛋白質的技術,早就因為有了AI而得到很大的突破,甚至得到諾貝爾獎 (AI 主題大樓)
PanSci 泛科學影片:
AI 已掌握生命秘密？甚至受諾貝爾獎肯定！Google DeepMind 推出 Alphafold-3， 人類預測蛋白質結構數量暴增200倍！還能用來開發藥物！ 結果隔壁大樓還在用窮舉法算蛋白質?? 這早就證實算到宇宙毀滅都算不完阿. 這棟樓就讓所有的AI 主題來蓋大樓好了. 我就拋磚引玉一下, 提供最近的經驗: 現在AI的智力已經超過普通人很多, 若拿考題來考, 每一科都能達到碩士程度. 最大的模型只能在伺服器端執行, 小一號的能在昂貴的工作站執行. 更小的,只能試玩, 最小的還不如不要用 , 因為大小直接影響智力. 放不進去? 速度會降低上百倍或者不給執行. 免費資源: 各大服務器營運廠商都有提供試用, 都是完全體, 要想自由用都要繳錢. 如果要免費用對面的服務器.都要實名認證帳號(要有對面手機號) 本地佈屬: 想要支援本地電腦操作與無限使用就得砸錢, 要買N家顯卡硬體, 頂級貨都被炒得老高了, 如果你要算圖算影片(視覺模型), 業務用就砸4090/5090以上的機器 錢的數量直接影響速度與品質, 另外,算圖的,會比較吃記憶體(比起語言模型) 同樣7b的模型,視覺模型對vram要求較大,也是合理. 如果你要解問題, 大VRAM的卡關係到智商, 智商不夠的你也不想用. 不過, 效能( Token per second) 這方面 , 顯卡的代差就沒那麼大, 簡單說 rtx20xx 與 rtx50xx 如果算圖可以差十倍以上, 如果回答問題 也許只有差一倍. 本地佈署: github llama3 或 https://www.llama.com/llama-downloads/ , Alphafold-3 https://github.com/google-deepmind/alphafold3 馬斯克的 Grok3, https://grok.com/?referrer=website DeepSeek R1, Qwen 2.5VL ? 請直接服用零度解說 以上. 泛科學講得很冗長, 按這裡直接跳轉重點! 其實我是在測試, 到底有多少是先天眼瞎, 還是後天眼瞎的多.  . 
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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 2025-03-03 01:42 PM 被 冰的啦魔王大人 編輯. |
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2025-02-27, 03:26 PM
#1
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Major Member
加入日期: Aug 2004
文章: 225
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很多碼農會失業, 用AI輔助來寫程式會比純用人腦寫來得有效率.
大學也會面臨改革壓力. 當AI能提供專業的知識時, 大學裡還能教什麼? 教如何使用AI? 總之, 以後二流的腦力工作者在AI面前只會面臨龐大的挫敗感. 這裡有幾支很有趣的YT影片, 推薦觀看. https://www.youtube.com/watch?v=B7bYZ5ZFbl0 https://www.youtube.com/watch?v=jTVMxJBtmFs https://www.youtube.com/watch?v=n_ItIpBB5zM 雖然很久以前就認知到電腦的強大運算能力會大幅改變人類的生活, 但沒想到來得這麼快. 而且, 這個趨勢只會以倍數或指數來成長, 除非出現全球的大災難, 把人類文明摧毀. 此文章於 2025-02-27 07:22 PM 被 ericshliao 編輯. |
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2025-02-27, 05:42 PM
#2
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Major Member
加入日期: Aug 2004
文章: 225
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稍微說明一下上面的三支影片.
1. 用AI訓練程式去玩街機Street Fighter 2, 打敗高級模式的最後BOSS. 2. 用AI訓練程式去玩貪吃蛇. 3. 設計一個遊戲, 遊戲中有六個主角, 生活在同一個公寓裡, 每個主角各由一個AI控制, 主角之間會對話, 互動, 培養感情. 第3支影片是由參考史丹福大學和GOOGLE的研究者發表的論文來做的. 關於那篇論文的介紹, 下面的影片有專門的介紹. https://www.youtube.com/watch?v=9VK-oeobdX4 https://www.youtube.com/watch?v=G44Lkj7XDsA 此文章於 2025-02-27 11:14 PM 被 ericshliao 編輯. |
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2025-02-27, 11:02 PM
#3
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Master Member
  加入日期: Nov 2000 您的住址: Taiwan-Taipei
文章: 1,811
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引用:
您的意思是一般玩家不需要再把顯示卡的算力投入 F@H 摺疊蛋白的計算? AI 運算能力比這些玩家聚合的算力還要強大,因此不需要再浪費顯卡浪費電力來做f@h這計畫?
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石頭也要榨出油來...... 
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2025-02-28, 11:39 PM
#4
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Senior Member
加入日期: Apr 2017 您的住址: (╯-_-)╯ ~ ╩╩
文章: 1,355
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引用:
堆算力這條路是行不通的. 想愚公移山? 那是作夢, 隨便區區一百個蛋白質的結構都能讓愚公們算到宇宙毀滅都算不完. 光是摺疊, 那可是複雜度O(3^2n)阿, 知道甚麼是演算法麼? 這還不含環境變數,一般宇宙壽命它們估計約10^17 秒.(2019年 Adams 論文估計是 10^19秒) AI 加入後直接排除很多不可能不合理的折疊, 預測出最可能的結構. 早在AlphaFold-2出現時我就想貼文, 可是阿那時一堆人在吵東吵西反智, 於是就放棄了. 當時他們要是一開始就去挖礦就好了, 現在就很有錢幹大事了.
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此文章於 2025-03-04 02:43 AM 被 冰的啦魔王大人 編輯. |
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2025-03-01, 12:40 AM
#5
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Major Member
加入日期: Aug 2004
文章: 225
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這支YT影片介紹如何訓練AI玩GameBoy的寶可夢. 重點是訓練的過程, 對於AI新手很有啟發性.
https://www.youtube.com/watch?v=mP_o2pWzf9k 這支YT影片先介紹神經網路的醫學理論起源, 以及後來在計算機領域的發展, 然後是訓練AI開賽車. https://www.youtube.com/watch?v=AJ1TR28KNqY 此文章於 2025-03-01 10:31 PM 被 ericshliao 編輯. |
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2025-03-01, 10:18 PM
#6
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Senior Member
加入日期: Apr 2017 您的住址: (╯-_-)╯ ~ ╩╩
文章: 1,355
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說到自動開賽車"遊戲", 幾年前我有用過"按鍵精靈", 使用LUA語言寫作,
寫腳本讓它自動下去跑跑道賺金幣, 只是那時的判斷全部靠人力去寫"例外處理程序",非常麻煩, 也用過LUA寫去控制安卓手機操作單純的點擊操作. 但這些都只與"按那裡, 檢查畫面,例外處理"有關, 與真正的AI無關, 純燒自己的腦細胞與時間.
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此文章於 2025-03-03 05:46 PM 被 冰的啦魔王大人 編輯. |
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2025-03-01, 10:56 PM
#7
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Major Member
加入日期: Aug 2004
文章: 225
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訓練AI玩寶可夢的原版英文影片:
https://www.youtube.com/watch?v=DcYLT37ImBY 有人做了中文翻譯, 分兩集: https://www.youtube.com/watch?v=5MWdUkudsmE https://www.youtube.com/watch?v=p02wYy6ogR4 應該是用電腦翻譯的, Version sixty-five 被翻成處女65...  此文章於 2025-03-01 11:52 PM 被 ericshliao 編輯. |
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2025-03-01, 11:46 PM
#8
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Regular Member
 
加入日期: Sep 2005
文章: 68
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這是去年 nvidia GTC 講 BioNeMo NIM 的片段，可以看到 AlphaFold 跟他的基礎設施。
https://youtube.com/watch?v=Y2F8yisiS6E&t=4379  此文章於 2025-03-03 07:16 PM 被 kaoh08 編輯. |
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2025-03-03, 06:56 PM
#9
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Regular Member
加入日期: Sep 2005
文章: 68
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這是 F@H 官方部落格對於 AlphaFold 的觀點
https://foldingathome.org/2024/05/0...or-foldinghome/ 以下 GPT 翻譯: 引用:
此文章於 2025-03-03 07:10 PM 被 kaoh08 編輯. |
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2025-03-03, 06:58 PM
#10
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