文献分享 - 强化学习调研

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AI 3D 产品现状对比

黄泉教你打长刀-进阶版（十七）博弈三要素——架势

感谢模型与ai语音支持 模型：https://www.aplaybox.com/details/model/WLVGj9UMHdNN ai语音：https://acgn.ttson.cn/

A100、H100 还不够？OpenAI 把钱砸向博通，换算力“省电版”

OpenAI 与博通签下超过一百亿美元的定制芯片大单，预计 2026 年量产。首批芯片定位在推理侧，目的很明确：降低长期电力与硬件成本，削弱对英伟达的依赖。博通的优势在 HBM 内存整合与先进封装，过去已深度参与 Google TPU，如今再加上 Meta、OpenAI，客户版图逐渐清晰。短期内英伟达仍是训练市场霸主，但推理市场的定价权，正在被慢慢蚕食。这一步，意味着算力格局正从“单轨英伟达”走向“多轨并行”。

【迪拉熊bot】舞萌吃的好伙伴

感谢大家使用迪拉熊bot，我们争取做到更好！ 如果有志向为迪拉熊添砖加瓦的朋友，可以私聊up主噢~

如何制作ai大阪

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Claude突然封禁中国有这三大核心原因。

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周冰心——「从算法到生物： 蛋白质工程的深度学习语言」

本视频来源于上海交通大学于 2025 年 8 月主办的【AI for Bioengineering暑期学校】中，周冰心（上海交通大学自然科学研究；上海国家应用数学中心上海交通大学分中心助理研究员）的分享：从算法到生物：蛋白质工程的深度学习语言。 深度学习正在深刻变革蛋白质工程领域，为理解和设计复杂的生物分子提供全新且高效的视角。本报告将探讨如何将深度学习模型与蛋白质工程问题系统性地相结合，为多样的蛋白质设计与改造任务提供一个通用的方法框架。报告旨在为跨学科背景的听众提供一套清晰的解决思路与便捷的实用工具，以应对实际研究中的挑战，例如零样本突变效应预测、新颖蛋白质序列设计、高通量虚拟筛选等。基于此框架，我们已开发出多款经过实验验证的开源工具与平台，为 AI for Protein Engineering 领域的健康发展提供助力。 获取更多 AI 资源资讯，欢迎访问：hyper.ai

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