蛋白质结合剂（如抗体、抑制肽）在疾病诊断、成像分析及靶向药物递送等关键场景中发挥着不可替代的作用。传统上，高特异性蛋白质结合剂的开发高度依赖噬菌体展示、定向进化等实验技术，但这类方法普遍面临资源消耗巨大、研发周期冗长的挑战，且受限于蛋白质序列组合复杂性的固有瓶颈。
盛年不重来，一日难再晨。一直以来，「时间」似涓涓流水，永不停息且难以逆转， 时光流转所带来的衰老困扰着一代又一代人。古有秦始皇、汉武帝、唐太宗等伟大帝王寻仙问道追求长生，亦有传说中的亚瑟王圣杯得之即可返老还童。当时代的指针落在 21 世纪，随着人们对于生命科学的研究不断深入，虽然已经鲜有人提及「永生」...
据统计，人类目前所探索的天然小分子化学空间尚不足其总量的 10%，而非靶向代谢组学实验中，超过 90% 的质谱图因缺乏可靠的注释而沦为「数据废墟」。
在 AI 变革千行百业的时代，一场关于效率、可部署性与算力可持续性的技术革命正悄然发生。作为承上启下的关键中间件，AI 编译器串联起了底层硬件与上层应用。无论是已在业界广泛应用的 TVM，还是近年来快速崛起的 Triton，亦或是今年年初才崭露头角的算子编程语言 TileLang，编译技术已不仅仅是让模型「跑得起来」的基本...
在城市建设与发展中，地理空间优化至关重要。从工业园区选址，到公共服务设施布局，它都发挥着关键作用。但传统求解方法存在诸多局限，如今，深度学习技术为其带来了新的转机。
近日，DeepSeek 官宣其 R1 模型进行「小幅」版本升级，发布 DeepSeek-R1-0528 。在此次更新中，DeepSeek R1 通过提升计算资源配置并在后训练阶段引入算法优化机制，显著提升了其推理能力。该模型在数学、编程与通用逻辑等多项基准评测中表现出色，全面超越了 Qwen3-235B 和 DeepSeek-R1，堪称是「跨越一小步」便登顶开源...
随着全球气候变化和自然灾害频发，精确可靠的地球系统预测对于减轻灾害影响、支持人类社会进步都至关重要。传统的数值模型虽然功能强大，但计算成本极高，限制了其广泛应用。近年来，人工智能在环境预测领域展现出巨大潜力，特别是在提高预测性能和效率方面。然而，在地球系统多个关键领域，AI 的潜力仍未得到充分探索。
感染性休克（又称脓毒性休克）是指由脓毒症引发的严重循环障碍和细胞代谢紊乱的综合征，在临床表现上可以视为脓毒症发展的「终末阶段」。感染性休克具有极高的病死率，也是目前重症监护病房最致命的疾病之一。根据一项基于英国国家级重症监护数据库的研究报告显示，感染性休克患者的住院死亡率可高达 55.5% 。
Apache TVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →[链接]
蛋白质亚细胞定位（subcellular localization of a protein）是指蛋白质在细胞结构中具体的定位情况， 这对蛋白质行使其生物学功能至关重要。举个简单例子，如果把细胞想象成一个庞大的企业，其中细胞核、线粒体、细胞膜等对应总裁办、发电部、门岗等不同的部门，那么只有对应的蛋白进入正确的「部门」才能使其正常工作...
Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境，以高效编写自定义 DNN 计算内核，并能够在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。更多 Triton 中文文档可访问 →[链接]
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随着人工智能技术在医疗领域的深度融合与医学影像技术的持续革新，作为解锁生命奥秘的关键钥匙，医学数据正以爆发式的速度累积增长。它突破了传统医学研究的边界，为疾病诊疗与健康管理带来了革命性的变革。
X 射线衍射（X-ray diffraction, XRD）的发现和应用堪称晶体学发展中的一个重要里程碑，因为该技术使得人们能够深入了解晶体的微观结构，继而带动了材料学和整个人类文明的进步。然而，当传统的方法与由微小颗粒组成的粉末状纳米晶体不期而遇时，理想的结果却并未发生。
LLM 类提供了主要的 Python 接口，用于离线推理，即在不使用独立推理服务器的情况下与模型交互。
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vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
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