Keegan Bradley ‘still heartbroken’ by Ryder Cup loss but open to returning as USA captain

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之后,科学家从DNA、RNA和蛋白质等多个层级对Evo的“学习成绩”开展了检验。最直观的一项是把一些蛋白质的编码序列提供给Evo,但编码序列中携带了各式各样的突变,让它预测这样的一种序列的可能有多大,这就像是在让Evo“做判断题”。Evo的答案会和正确答案进行比较。这些正确答案都是此前的研究者通过真实的实验室实验得到的:把微生物的基因改成“突变版”,实验检测微生物的“生命力”发生了什么样的改变。比如,有的突变或许会使微生物无法存活,有的突变则可能让微生物的“生命力”变得比没有突变时更强。比较结果发现,Evo的表现超过了所有其他基于DNA序列训练的AI,比肩直接用蛋白质序列训练的AI。但请注意,Evo从来没有直接学习过蛋白质序列的语言,你甚至可以说在此之前它都没有“听说过”蛋白质——这就好像一个人拿着小学数学课本,自己琢磨出了高等数学定律一样。

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