为什么 AlphaFold 没有解决蛋白质折叠问题——对话 Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 在 Latent Space 的一场对谈中指出，AlphaFold 的突破只是开始，蛋白质结构预测远未解决，蛋白质动力学与无序结构仍是难题。
#数据/训练
Latent SpaceAI 评分2929
Latent SpaceAI 评分4040 Periodic Labs 的 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 谈“合成超级智能”：从半导体到超导体
Periodic Labs 联合创始人 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 在播客中提出“合成超级智能”（synthesis superintelligence），主张 AI 科学发现不能只靠更多互联网数据训练，而要让模型在真实物理实验中学习。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体构建的数据系统
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出，随着推理成本从 2023 年初 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至如今不到 $1、部分低于 $0.10，数据系统需应对三大新挑战：为智能体服务、由智能体运行、由智能体合成。其中智能体查询会产生大量重复子计划，文本到 SQL 基准中仅 10-20% 子计划不同，80-90% 属重复工作。