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AI驱动的蛋白质结构预测优化

本文探讨了将ChatGPT等大型语言模型与深度学习框架（如TensorFlow）结合，以优化蛋白质结构预测的创新方法。文章指出，蛋白质序列可视为一种“语言”，而大型语言模型能从中提取语义特征，弥补传统预测方法在精度和效率上的不足。通过代码示例展示了多模态架构设计、先验知识注入及混合精度训练等关键技术，显著提升了预测准确性和可解释性。尽管仍面临计算资源需求和模型幻觉等挑战，这种融合方法为蛋白质结构预测与设计开辟了新路径，有望推动生物技术领域的突破性进展。