生成式 AI 如何助力蛋白质科学研究

所属专题:AI 前沿探索

嘉宾 : 郑在翔 | 字节跳动ByteDance Research 高级研究员

会议室 : 会议室 7+8

讲师介绍

专题演讲嘉宾:郑在翔

字节跳动ByteDance Research 高级研究员

博士毕业于南京大学计算机系,主要研究兴趣为基于数据驱动的大规模深度生成式 AI(包括 LLMs 和 DIffusion Models)及其在广泛的现实世界场景与问题中的应用,包括 NLP 与 AI for Science,特别是生成式蛋白质建模与设计。在 ICML、NeurIPS、ICLR、ACL 等人工智能顶级学术会议和期刊上发表论文十余篇,同时担任 ACL/EMNLP/NAACL 等自然语言处理顶会领域主席。曾获得中国中文信息学会优秀博士论文奖,ACL'21 和 INLG'22 最佳论文奖,并在字节跳动火山翻译作为主要带头人获得 WMT'21 国际机器翻译大赛第一名。主页:https://zhengzx-nlp.github.io/

议题介绍

地点:会议室 7+8
所属专题:AI 前沿探索

演讲:生成式 AI 如何助力蛋白质科学研究

蛋白质是一切生命的物质基础,相关研究不仅可以加深对基础科学的探索,也对药物研发有着重要的作用。DeepMind 于 2021 年发布的 AlphaFold 2 展现了人工智能(AI)在科学发现(AI for Science)中前所未有的前景,也为人们使用 AI 来帮助理解蛋白质序列、结构和功能原理,乃至设计自然界中不存在的全新蛋白质解锁了可能性。在本次分享中,我们将介绍字节跳动 ByteDance Research 在探索「大规模生成式人工智能赋能蛋白质科学研究」上的最新研究进展,特别是如何充分利用海量蛋白质数据驱动最前沿的生成式 AI 技术,包括大语言模型(LLMs)与扩散概率模型(DIffusion Models),构建和实现统一、通用且强大的「蛋白质基础模型」及其在蛋白质建模与设计上的应用。

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