文章来源：智东西
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缺乏灵感、表达不清、深度不够？很多写作者缺少的是一个强大好用的AI写作助手。
9月12日，夸克的全新智能对话助手CueMe，正式亮相了。

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据了解，夸克CueMe的一大特色是AI写作能力突出，不仅支持全体裁写作，并且不同体裁、不同篇幅都能生成高质量内容。这会是一个解放写作者的法宝吗？
怀着这样的好奇，智东西小编昨天一大早打开电脑访问了cueme.cn网站，把工作中可能涉及的写作任务，从采访提纲到深度报告，从口播文案到小红书种草文，通通交给CueMe试了一遍。第一感受是“太能写了”！

不瞒大家说，小编近一年了试了很多个AI写作工具，接近“用麻了”的状态，但没有一款能满足我的所有需求，反倒“废话制造机”、“谣言怪”无数，很多工具都快被我弃了。
但夸克CueMe带来了全新的体验。通过两天的深度体验，我最大的感觉是它做到了功能完整和使用靠谱。具体来说，它有五个心动点吸引了我：体裁丰富、内容准确、文本流畅、字数可控和超长文本。

当下，各大科技巨头和AI独角兽推出的大模型应用层出不穷，行业正从“卷模型”走向“卷体验”，也开始初步涌现出一些爆款应用。

长期以来，夸克App稳居苹果App Store免费应用前列，而全新的CueMe能否成为新爆款？我们来体验看一看。

01. CueMe五个心动点

其他AI写作工具快被我弃了

据了解，夸克CueMe基于夸克大模型自主研发，可支持上千种不同体裁的写作需求，用户可选择生成符合其个性化需求的内容，支持生成最长2万字内容，具有内容结构合理、逻辑清晰等特点。

大致了解了夸克CueMe的产品定位，我们把重头戏放到上手体验上。

以CueMe网页版为例，小编试用后发现，CueMe至少拥有体裁丰富、内容准确、文本流畅、字数可控、超长文本五个打动我的心动点。

1. 第一题：从通知、报告到微小说，多体裁挑战

夸克CueMe能胜任各种体裁，大多数内容所得即可用。

由于测试这题的时候正值中秋节放假前，于是我请夸克CueMe帮我写了一则放假通知。提示词：写一个今年中秋节的放假通知，写清楚放假时间，放…

暑期刚结束，不少实习生也有写实习报告的需要，于是我输入了写一份在《智东西》实习的报告需求。

如下图所示，夸克CueMe紧紧围绕提示词中的“10篇热点”、“4次大会”、“3次对话”这几个关键信息，延伸出了可能的所见所想，言之有物，且基本上符合科技…

让夸克CueMe写一篇口播文稿，并加一点难度。提示词：写一篇介绍“蛋黄酥”的口播文稿，希望能够模仿董宇辉故事引入、文化解读的表达…

再来看看记者常需要写的采访提纲。提示词：帮我拟一份采访提纲，6-8个问题，采访对象为夸克CueMe的产品经理，主题是探讨夸克CueMe产品的功能和…

做完严肃工作，来娱乐一下，最近《黑神话：悟空》游戏再次带火了孙悟空这个IP，让猴哥魂穿《红楼梦》里的贾宝玉，写一篇微小说重新讲述宝玉黛…

2. 第二题：从新闻写作到政策总结，准确度挑战

在准确度方面，夸克CueMe也达到了新闻记者认可程度。

提示词：9月10日，华为和苹果同日发布了新品，对此写一篇500字左右的新闻。

如下图所示，夸克CueMe拟定了标题“华为苹果同日发布新品，展开科技巅峰对决”，撰写的内文则以总分总为框架，逻辑严密，并在信息准确度上非常…

政策题也是考验AI写作助手严谨性的“试金石”。提示词：杭州2024年的《支持人工智能全产业链高质量发展的若干措施》是什么时候发布的，主要提出了哪些…

针对这一题，夸克CueMe还是准确无误地写出了该措施的发布时间为7月18日，并呈现了五大方面的措施，文末给出了杭州政府官方第一信源为参考。

3. 第三题：从改病句到润色语句，语文能力挑战

难倒很多新作者的语病和文采问题，夸克CueMe都能轻松胜任。

如下图所示，夸克CueMe轻松识别句子缺主语并进行了改正。

第二小题，夸克CueMe识别出了“只要…才…”关联词语使用不当，并改为了正确的“只有…才…”搭配。

第三小问，夸克CueMe继续通关，发现“计算智能”写成了“计算只能”，这个“像素眼”可以让编辑好好休息下眼睛了。

外文编译是不少作者的重要工作内容，翻译腔、长难句是一大难点，让夸克CueMe改写句子会怎么样？

如下图所示，让夸克CueMe改写一段机器翻译句子，改写后的句子读起来明显更符合中文的说话习惯，通顺易懂。

也可以让夸克CueMe来帮助增加文段的讲述感。

如下图所示，针对一大段流水账排布式的公司高管离职新闻，夸克CueMe用了“就像多米诺骨牌一样，一连串的高管纷纷宣布离开”等生动比喻，以及…

很多人回到家还会面临教小朋友写作文的难题。如何让小朋友的文章写得更生动，不像流水账？

如下图所示，夸克CueMe也能将十分口语化、流水账式的记录，改写成一篇叙议结合、富有哲理的作文。

4. 第四题：从新闻梗概到信息扩写，字数遵循挑战

在此前体验一些AI写作工具的过程中，最差的体验之一就…

比如当我要求夸克CueMe将一段关于2024全球AI芯片峰会的战报梗概成200字。如下图所示，夸克CueMe精准地抓去了一些关键数字和关键榜单发布的信息，并将字数严格控制住了，毫无冗余。

再让夸克CueMe把这段话改为“春秋笔法”，控制在300字左右，夸克CueMe仍是规规矩矩地改写，不仅满足了“春秋笔法”风格，还严格控制了字数。

再让夸克CueMe把这段话改为小红书风格，控制在100字左右。如下图所示，完成度还是很高。

让夸克CueMe在网上搜索这个大会的演讲嘉宾，不超过300字，它依然在保证信息准确度的基础上，保证了字数遵循要求。

总的来说，从做加法到做减法，从信息转写到搜索创作，夸克CueMe实现了严格遵循字数要求。

5. 第五题：从提纲到深度论文，长文本挑战

夸克CueMe还支持生成最长2万字的内容，实际表现确实出色。
受限于文章长度，小编就不尝试2万字了，我们通过5000字论文来检验一下夸克CueMe的水平。
当要求夸克CueMe写一篇关于“直播带货对大学生消费的影响”的论文，它首先会生成一个大纲，它的大纲质量就比较高，大纲会写得非常具体，不是说泛泛的那种。大纲后面，写作者还可以选择进一步细化大纲。

小编选择“满意，继续创作正文”。一篇5000字关于“直播带货对大学生消费的影响”的论文就生成了。

由于篇幅限制，我们呈现“四、直播带货对大学生消费行为的具体影响”、“七、结论”两个核心部分供大家参考。可以看到，逻辑清楚，观点明确，论据实在，虽然一些案例的时效有一些偏久，但这对于作者去替换来说也是比较容易的，而且论述的严密性已经超出了很多人类作者。

总的来说，经过一番全面的测评，尽管夸克CueMe有时也会出现素材时效性不足、撰写内容颗粒度不够细等问题，但通过调整提示词等方法，基本上能实现多体裁、高准确度、文本流畅、字数可控及长文本的写作需求。
除了本次智东西小编体验的网页版CueMe，夸克App也有进入CueMe的入口，未来体验端口还有微信小程序，预计在不久后上线……可以预测，夸克CueMe会实

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被认可为通过智能自动化改变Scholastic Canada的履约方式
inVia Robotics因在通过智能自动化改变Scholastic Canada的履约运营而荣获2024年“最佳供应链项目”奖项。{ width=60% }

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该奖项由Supply & Demand Chain Executive和Food Logistics颁发，表彰优化和简化供应链操作的创新项目。inVia的顶尖人工智能驱动软件和机器人解决方案之所以被选择，是因为它们能够显著提升效率、降低成本，并提升Scholastic Canada的可扩展性。
面对订单模式的变化和管理更广泛库存的需求，Scholastic Canada在与多家供应商进行评估后选择与inVia Robotics合作，以现代化其履约运营。inVia的方法始于利用Twin IQ智能自动化建模和优化工作流程，随后实施了由AI驱动的Warehouse Execution System（WES）软件inVia Logic来协调任务。订单从Scholastic的WMS流向inVia Logic，后者根据截止日期和可用资源进行任务规划和优先级排序。自主移动机器人（AMRs）随后检索产品并将其送到inVia PickerWall，使员工能够高效地挑选物品而无需延迟。
自部署inVia的自动化以来，Scholastic Canada将其拣选率提高了300%，劳动力成本降低了70%，在旺季期间消除了周末班次，同时减少了加班并提高了员工留任率。
“随着我们进入电子商务和在线订购领域，客户开始从更大的SKU库存池中下单。我们的拣选区不断增长，增加了步行时间并减缓了订单履约。我们需要一个能够减少步行并允许我们更有效率地拣选订单的解决方案，”Scholastic Canada的分销运营副总裁Chad MacGillivray表示。“我们与许多供应商进行了交流，最终选择与inVia合作。他们的机器人即服务解决方案包括优化工作流程的软件和自动化任务的机器人，使我们能够将拣选率提高三倍，并以最小的资本投入解决劳动力短缺问题。”
“过去12个月，供应链和物流领域的公司为了达到更高效的目标，升级、增强、采用和适应。公司实施了其他公司的软件和技术，以更加智能地合作。他们的合作夯实了韧性，并将重点放在设计旨在使供应链空间更安全、更高效的项目上，”Supply & Demand Chain Executive和Food Logistics的编辑主任Marina Mayer表示。“现在是时候庆祝那些项目了！”

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来源：AI科技评论
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图片来源：由GPTNB生成

我可能是全网第一个花钱向 GPT-o1 提问，人在深圳靠一条网线横跨太平洋到美国硅谷让 OpenAI 最强大模型 GPT-o1 模型思考 38 秒之后、宕机了半小时选择拒绝回答问题并收了我2.5块（一瓶肥宅快乐水）的韭菜……

（因为这个模型只支持订阅使用并且一个月只回复120条内容，plus会员订阅费1个月20美刀，约等于1.25软妹币1条回答……）

OpenAI 今天凌晨突击更新 GPT-o1，早上起来全网都在开香槟，大意就是突破了LLM极限，新模型能力在生物、物理比肩甚至超越人类博士生。另一个特性就是 o1 模型会用更长的时间思考以此来尽可能完善的回答问题。

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针对上面提到的两个特性，小编找了几个需要强综合逻辑思考能力并包含物理、生物、数学能力的题目来测试GPT-o1 的能力到底如何。以下是题目设置：

数学题测试

「人力显卡」所有人类都用笔算/心算产生的算力能否推翻英伟达的统治？
「钞票打印机」如果我的家用打印机能够打印美元，我能比马斯克有钱吗？

综合性物理题

「人力地震」地球上所有人在同一个地方同时起跳落地，地球会发生什么？
「机枪飞行背包」用向下射击的机枪能组装成一个飞行背包让人飞天吗？
「世界末日」如果地球和地上所有的东西都在一瞬间停止转动，但大气层还是保持原来的速度，会怎样?

生物题

「不孕不育会遗传不？」如果一个人体内所有的DNA在一瞬间消失了，会发生什么？
另外本文章分为：独立测试、横评对比存在的问题、值不值得氪金。小伙伴们可以按需快速前往相应版块。

1、数学题测试

问题1「人力显卡」
全球所有的人类放下手中工作然后参与到计算中能产生多少算力？这些计算能力和现代的计算机或智能手机相比谁更厉害呢?（没错，这是人类对英伟达发起的一次总攻！！！）

这算是一道比较简单的数学和逻辑推理题，o1思考了11秒，得出的结论是全人类心算/笔算的算力总和约8 GFLOPS。

在咨询完爱搞机的小伙伴之后，80亿人类只是做心算/笔算的话那么产生8GFLOPS的算力大概就是略高于苹果发布于 2010 年搭载 A4 芯片算力 6.8 GFLOPS 的 iphone4。

以GPT-3训练为例，它需要数千个GPU，持续数周，计算量达到 数百PFLOPS天(即每天数千万亿次浮点运算…

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来源：娱乐资本论
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最近小娱跟剧集AI对话玩得不亦乐乎，在小红书搜“相柳AI”出现6000+帖子，“论AI相柳的100个玩法”“教你如何攻克相柳AI”都有上千的点赞和讨论量，热度一直延续至《长相思2》完结近两个月之后。

长视频平台在AI领域的布局已久，但联合剧综推出AI角色对话功能还不到半年。

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腾讯元宝连续开发了《庆余年2》《长相思2》的AI角色对话功能，由于《长相思2》AI对话热度极高，甚至进行了一轮紧急扩容，其中相柳、防风邶两个角色AI对话热度都已破亿。爱奇艺桃豆产品团队通过用户调研，开发出角色对话、小剧场、海龟汤等不同功能，提升用户追剧的沉浸式体验。

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蹭下热度谈谈 OpenAI o1 的价值意义及 RL 的 Scaling law。

一、OpenAI o1 是大模型的巨大进步
我觉得 OpenAI o1 是自 GPT 4 发布以来，基座大模型最大的进展，逻辑推理能力提升的效果和方法比预想的要好，GPT 4o 和 o1 是发展大模型不同的方向，但是 o1 这个方向更根本，重要性也比 GPT 4o 这种方向要重要得多，原因下面会分析。

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为什么说 o1 比 4o 方向重要？
这是两种不同的大模型发展思路，说实话在看到 GPT 4o 发布的时候我是有些失望的，我当时以为 OpenAI 会优先做 o1 这种方向，但是没想到先出了 GPT 4o。GPT 4o 本质上是要探索不同模态相互融合的大一统模型应该怎么做的问题，对于提升大模型的智力水平估计帮助不大；而 o1 本质上是在探索大模型在 AGI 路上能走多远、天花板在哪里的问题，很明显第二个问题更重要。
GPT 4o 的问题在于本身大模型的智力水平还不够高，所以做不了复杂任务，导致很多应用场景无法实用化，而指望靠图片、视频这类新模态数据大幅提升大模型智力水平是不太可能的，尽管确实能拓展更丰富的多模态应用场景，但这类数据弥补的更多是大模型对外在多模态世界的感知能力，而不是认知能力。提升大模型认知能力主要还要靠 LLM 文本模型，而提升 LLM 模型认知能力的核心又在复杂逻辑推理能力。LLM 的逻辑推理能力越强，则能解锁更多复杂应用，大模型应用的天花板就越高，所以不遗余力地提升大模型尤其是文本模型的逻辑能力应该是最重要的事情，没有之一。
如果 o1 模型能力越做越强，则可以反奠 GPT 4o 这种多模态大一统模型，可以通过直接用 o1 基座模型替换 GPT 4o 的基座、或者利用 o1 模型生成逻辑推理方面的合成数据增强 GPT 4o、再或者用 o1 蒸馏 GPT 4o 模型….. 等等，能玩的花样应该有很多，都可以直接提升 GPT 4o 的复杂任务解决能力，从而解锁更复杂的多模态应用场景。OpenAI 未来计划两条线，一条是 o1，一条是 GPT 4o，它的内在逻辑大概应该是这样的，就是说通过 o1 增强最重要的基座模型逻辑推理能力，而再把这种能力迁移到 GPT 4o 这种多模态通用模型上。
OpenAI o1 的做法本质上是 COT 的自动化。
我们知道，通过 COT 把一个复杂问题拆解成若干简单步骤，这有利于大模型解决复杂逻辑问题，但之前主要靠人工写 COT 来达成。从用户提出的问题形成树的根结点出发，最终走到给出正确答案，可以想像成类似 AlphaGo 下棋，形成了巨大的由 COT 具体步骤构成的树形搜索空间，这里 COT 的具体步骤的组合空间…
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二、预训练 Scaling Law 的来源及 O1 提到的 RL Scaling law
粗分的话，大语言模型最基础的能力有三种：语言理解和表达能力、世界知识存储和查询能力以及逻辑推理能力（包括数学、Coding、推理等理科能力，这里 Coding 有一定的特殊性，是语言能力和逻辑掺杂在一起的混合能力，Coding 从语言角度可以看成一种受限的自然语言，但是混杂着复杂的内在逻辑问题。从语言角度看，Coding 貌似是容易解决的，从逻辑角度看又相对难解决。总之，Coding 目前看是除了语言理解外，大模型做得最好的方向）。
语言理解和表达是 LLM 最强的能力，初版 ChatGPT 就可以完全胜任各种纯语言交流的任务，基本达到人类水准，目前即使是小模型，在这方面比大模型能力也不弱；世界知识能力虽说随着模型规模越大效果越好，但幻觉问题目前无法根治，这是制约各种应用的硬伤之一；逻辑推理能力一直都是 LLM 的弱项，也是最难提升的方面，从 GPT 4 开始往后，如何有效并大幅提升 LLM 的逻辑推理能力是体现不同大模型差异和优势的最核心问题。所以，大模型最重要的一个是世界知识方面如何有效消除幻觉，一个是如何大幅提升复杂逻辑推理能力。语言能力已不是问题。
从大模型的基础能力，我们再说回已经被谈滥了的大模型 Scaling law。现在普遍认为通过增加数据和模型规模来提升大模型效果的 Scaling law 模式，其增长速度在放缓。其实我们对照下大模型的三个基础能力的能力来源，基本就能看出来这是为啥….

原文链接：https://weibo.com/1064649941/5078239682499316?sourceType=weixin&from=10E9195010&wm=9856_0004&featurecode=newtitle&s_channel=4&s_trans=1064649941_5078239682499316

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这边 OpenAI 刚发了又一个引爆 AI 圈的大模型 o1，那边谷歌 DeepMind 高级 AI 总监 Nando de Freitas 宣布了自己离职的消息。

9 月 13 日，Nando de Freitas 发推表示自己要离开工作 10 年之久的谷歌 DeepMind 了。

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「过去无疑是人工智能历史上最激动人心的几年， 自己的成长已经超出了预期，感谢我的那些聪明、慷慨且乐于助人的同事们。」

他接着写到，DeepMind 一直是人工智能创新领域的中心，很多著名的研究人员从这里离开并创立了 OpenAI、Mistral、xAI、UdioMusic、InflectionAI 等公司。事实上，前 DeepMind 员工已经成为大多数成功 AI 公司的核心，包括 AnthropicAI 和 Cohere。

自施乐帕罗奥多研究中心（Xerox Parc）创立以来， 没有哪个组织在技术创新方面比 DeepMind 更有影响力。DeepMind 的确创造了历史，开创了新的未来。

对 Nando de Freitas 而言，他在 DeepMind 从未感到孤独。他的首位经理 Demis Hassabis（谷歌 DeepMind 联合创始人兼 CEO）提供了灵感、科学自由和关怀支持的巨大源泉。他永远不会忘记在经历非常艰难的个人损失时，包括 Hassabis 在内所有人给予自己的支持。他真的希望 Hassabis 及团队能够获得他们应得的「诺贝尔奖」。

Nando de Freitas 很自豪也很感激能够成为机器学习（ML）团队的一员， 并因而收获了很多快乐，从成员身上学到了很多东西，并让梦想成真。

不仅如此，他还表示从 AlphaCode 团队、AlphaGo 团队和很多其他人那里学到了很多东西。当然还要必须感谢 AVS 和 GenMedia 团队，他们在如此短的时间内取得了丰硕的成果，包括 Lyria、Imagen、Veo。他也迫不及待想要看到团队在接下来的几个月和几年里创造出更多令人惊叹的作品。

最后，Nando de Freitas 表示，对于离开 DeepMind，自己非常难过，但正如他最近所说「为了成长和进步，你必须处于不确定的边缘」。现在是时候接受一点不适并开启新的篇章了。

谷歌 DeepMind 的同事们对 Nando de Freitas 的离职纷纷表示惋惜，但也祝福他前程似锦。

Nando de Freitas 介绍

Nando de Freitas 出生在津巴布韦。1991 年，他在南非金山大学（威特沃特斯兰德大学）凭借顶级学力（Top of the class），获得其理学硕士学位。

五年之后，他前往英国剑桥大学信息工程专业攻读博士学位，随后在美国加州大学伯克利分校开启其博士后生涯，在人工智能领域展开深度研究。

2001 到 2014 年，Nando de Freitas 任教为加拿大不列颠哥伦比亚大学的机器学习教授。2013 年又获聘为英国牛津大学计算机科学系教授。

同时自 2014 年起，Nando de Freitas 开始在谷歌 DeepMind 工作，并先后担任首席科学家、高级 AI 总监等职。

在谷歌 DeepMind 期间，Nando de Freitas 共同领导了图像、音乐、音频和视频生成方面的工作。团队成果包括音乐生成工具 Lyria、AI 绘画模型 Imagen 2、AI 基础世界模型 Genie 和 RNN 混合架构模型 Griffin 等。

他还是通才 AI 智能体 Gato 的高级负责人，并共同发起了 AI 编码工具 AlphaCode 和视觉语言模型 Flamingo 项目。

在 Google Scholar 上，Nando de Freitas 的论文引用数接近 7 万，其中《实践中的顺序蒙特卡洛方法》引用次数超过一万一千次，h-index 更是高达 81，在机器学习研究领域可谓大咖级人物。

在 Deep Learning INDABA 的页面中，Nando de Freitas 面向未来的人工智能的恢弘愿景，写下了这样一段话：

「对我来说，研究就像石雕艺术。你在采石场经过长时间的寻找，找到一块石头。当你开始开始雕刻它时，你会发现新的纹理，看到新的可能性，发现从未见过的事物。但继续雕刻时，灾难会突然来临：某处发生断裂。这时你必须保持耐心，继续寻找，直到新的灵感出现。你需要始终保持思考，绝不失去焦点。最终，一件美丽的作品会呈现出来，即使没有，也不要气馁，因为享受这个过程本身就是意义的一部分。机器学习不仅关乎发现，关乎对人工智能的探索，也是一次个人的追寻。更重要的是，它还关乎打造能改善他人生活的产品，而『他人』不仅仅指人类。」

祝愿 Nando de Freitas 未来一切顺利。

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编辑 | KX

蛋白质工程是合成生物学领域的重要研究方向之一。近年来，AI 辅助的蛋白质工程逐渐发展成为一种高效的蛋白质分子设计新策略。

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近日，微软研究院科学智能中心的研究人员提出了深度学习框架 µFormer，其将预训练的蛋白质语言模型与定制设计的评分模块相结合，从而预测蛋白质的突变效应。

µFormer 在预测高阶突变体、建模上位（epistatic）相互作用和处理插入方面，实现了最先进的性能。

通过将 µFormer 与强化学习框架相结合，可以高效探索广阔的突变空间，涵盖数万亿个突变候选物，来设计活性增强的蛋白质变体。该模型成功预测了由于酶活性增强而表现出 2000 倍细菌生长率增加的突变体。

相关研究以「Accelerating protein engineering with fitness landscape modeling and reinforcement learning」为题，发表在预印平台 bioRxiv 上。

论文链接：https://doi.org/10.1101/2023.11.16.565910

蛋白质工程旨在设计具有所需功能和特性的蛋白质。通过优化蛋白质序列实现的高效蛋白质工程可以极大地促进生物药物、酶等的设计。实现这一目标的一种有前途的方法是将蛋白质序列准确地映射到其相应的功能上，从而能够高效地搜索具有所需功能的序列。

零样本方法无需依赖同源物或多序列比对 (MSA) 即可预测突变效应，减少了一些依赖性，但在预测蛋白质的多样性特性方面却存在不足。

基于深度突变扫描 (DMS) 或 MAVE 数据训练的基于学习的模型，已被用于单独或与 MSA、语言模型一起预测适应度景观。尽管如此，当实验数据稀疏时，这些数据驱动的模型往往难以做出合理的预测。

用于蛋白突变效应预测的深度学习框架 µFormer

为了解决以上问题，微软研究院的研究人员提出了一个深度学习框架 µFormer，该框架具有三个基于学习的评分模块，旨在捕捉不同序列特征水平的蛋白质突变效应：单残基有效性、基序级模式和序列级语义。结合预训练的蛋白质语言模型，µFormer 能够更准确、更全面地模拟蛋白质适应度景观，减少对观测数据的依赖。

图示：µFormer 概览。（来源：论文）

µFormer 是一种用于突变效应预测的两步解决方案，即预测突变蛋白质序列的适应度得分。µFormer 由一个自监督蛋白质语言模型和一组监督评分模块组成。

首先，通过在大量未标记蛋白质序列数据集上预训练掩蔽蛋白质语言模型 (PLM)。在预训练阶段，蛋白质语言模型使用从 UniRef50 收集的超过 3000 万个蛋白质序列进行训练。通过采用掩蔽语言建模策略，蛋白质语言模型学会在给定蛋白质序列中其余残基的情况下预测目标位置上最可能的氨基酸。

其次，通过使用集成到预训练模型中的三个…
完整内容请查看原文链接

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身为一家烤土豆店，Preston’s Spud Bros 的顾客来自澳大利亚等地，这要感谢社交媒体上烤土豆的复兴。

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热爱的烤土豆正在复兴，TikTok的算法将这种填料土豆带给了新的受众群体，将这种曾一度过时的经典变成了当下最流行的午餐。年轻的土豆销售商给传统的英国餐点注入了新的活力，为喜爱的配料带来了现代化的变化。通过在社交媒体上直播他们的摊位生活，他们吸引了从澳大利亚到南非等地的新顾客。上午10:30，在兰开夏郡普雷斯顿的一辆改装的有轨电车中，一家尚未开业的烤土豆货车外已经排起了长队。排队等候的客人来自利物浦、格拉斯哥和佛罗里达奥兰多。每天的第一个客人午餐免费，过去有人曾在凌晨4点半就在外面露营等候。几乎问及队列中的每个人为什么会来这里，他们的回答都是相同的-他们在TikTok上看到了Spud Bros。Spud Bros 是现实生活中的兄弟雅各布（Jacob）和哈利（Harley）·纳尔逊，他们在这个社交媒体平台上拥有超过260万粉丝。过去一年，他们的帖子在TikTok上被观看了15亿次，每天的观看量为1000万。雅各布·纳尔逊（右）和哈利·纳尔逊（左）是Spud Bros，他们在普雷斯顿卖烤土豆的直播视频已经被观看数百万次。摄影：克里斯托弗·托蒙德/《卫报》他们甚至向全球名人介绍了烤土豆-现在连乔纳斯兄弟都是粉丝了。“每个人都喜欢烤土豆，”22 岁的哈利说。“这是美味的舒适食品，”29岁的雅各布补充道。“你无法击败它，冬天尤其好吃，够饱肚子。而且价格便宜，一个乳酪和豆的五英镑。”他们的成功部分归功于烤土豆持久的吸引力，兄弟俩说，但同时，他们也努力改进经典的配料。他们的辣椒是用可可粉和混合了10种不同香料的调味料制成的；他们的磨碎奶酪是从当地供应商采购的三种混合奶酪；他们的大蒜鸡肉来自附近的一家印度餐厅。“我们拿起烤土豆，但同时也加入了我们自己的独特风味，”雅各布说。“我们让它更上一层楼。”但与他们的食物一样，吸引人的还有他们的社交媒体视频。“昨天我们有5,000人观看了我们直播我们在做什么，”他补充道。这个TikTok账号最初是由他们的父亲托尼·纳尔逊（58岁）开设的，他在他的朋友基思·罗伯茨去世后接管了这个摊位，罗伯茨的家族自1955年以来一直经营着这个摆摊。罗伯茨当年给了雅各布他14 岁时的第一个周六工作，销售土豆。4年前，托尼接管了这个摊位，并带上了哈利与他一起经营。他们看到了附近学院的学生们无视土豆车，去附近的快餐连锁店买午餐。“看到所有这些人走过，我的内心很难过，”托尼说。“所以我们走出去跟他们说话，然后说，‘你会外带一个土豆吗？’”“他们只是说土豆不够吸引人，”他补充说，“但他们说的一件事是关于参与社交媒体的事。”后来雅各布辞去了工作，加入了家族企业，他和哈利开始发展托尼开始的TikTok账号，“从那时起，情况就变得疯狂了，”托尼说。这个摊位自1955年以来一直在普雷斯顿追溯活跃。摄影：克里斯托弗·托蒙德/《卫报》“如果你三四年前看到这条队列，里面可能是50至70 岁的人，那是我们的受众群体，”他补充道。“如果你现在看一下，他们都是年轻人。”在有轨电车里有一个划掉他们顾客来自的地图；肯尼亚、日本和加利福尼亚已经被划掉。“我们有一个女孩，”雅各布说，“她正在欧洲旅行，她来自美国，她特意计划来英国，只是因为她看到了我们的TikTok视频。”“她说她不会为任何其他事情来英国。所以我们和她做了一个视频。我们给她海因兹豆、Vimto，那是北方的神奇饮料……她非常喜欢。”今天最远的顾客是来自康涅狄格州的32岁的杰森·塞尔斯，他现在住在奥兰多。他来英国拜访他的伴侣的家人。雅各布在队伍中找到了他，并送给他一份免费的烤土豆-配有奶酪和辣椒。“这太美味了，”赛尔斯说。“我之前吃过烤土豆，但我从未吃过这样的，顶到顶部。”并且 Spud Bros 的业务也有助于让普雷斯顿本身跻身到世界舞台上；他们的账户让这个兰开夏郡的小镇在TikTok上热门，而当兄弟俩旅行时，人们现在都认识他们家乡的名字。“我不再说我住在曼彻斯特附近，”哈利说。“我可以说我来自普雷斯顿。”不仅仅是Spud Bros 让英国的烤土豆走向全球观众。在坦沃思，本·纽曼（Ben Newman）被称为 Spudman，在TikTok上拥有370万粉丝。他经营这个摊位已经20多年，但在新冠期间交易显著减缓后，他转向TikTok来重振业务。Spudman AKA Ben Newman正在坦沃思的货车中。摄影：法比奥·德·帕奥拉/《卫报》他说他刚开始接管这个摊位时“并没有真正做社交媒体”。“我没看到有什么意义。在那些日子里，镇上的过路客足以维持下去，”他说。“现在每个人都低头看手机。所以你必须向他们做广告。你必须在那里。”而不仅是社交媒体明星们看到烤土豆销量的飙升。纽曼经常在他的账户上大声宣传全国范围内的其他“土豆男士和女士”，“他们每天都卖断货”。“看看现在到处都涌现的烤土豆车数量。”托尼说。“我们收到了大量垃圾邮件，‘我该如何开始？你是如何做到的？我需要什么？’“这些伙计也会四处旅行，他们会在其他人需要帮助的地方提供帮助，”他说。“这真的很好。”

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埃隆·马斯克心灵一日游：145条推特涉及选举阴谋论和表情符号

内容起始于美国山区标准时间8月13日的午夜过后，这时埃隆·马斯克在他以44亿美元购入的社交平台X上发布当天的第一条推文。

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他在谈论与唐纳德·特朗普的采访数小时之后继续发推，直到深夜才休息几小时——推测是为了睡觉，然后又登录继续推文，向他的1.95亿追随者发表超过145条关于一系列困扰、项目和不满的内容。他分享反移民内容、选举阴谋论内容以及针对媒体的攻击。他与极右政治人物、保守派媒体影响者和阿谀奉承者交流推文。他发送一连串单词回复，内容有“是的”、“有趣”或者简单的哭笑表情符号。为了展示马斯克在线上推广的内容及与之互动的人，卫报详细分析了特斯拉和SpaceX首席执行官在X平台上一天的帖子。马斯克在问题当天发布了一张自己在“怀俄明州一个朋友的牧场”的照片，因此假设他的所有推文的时间戳均属于该州的时区——山区标准时间。这24小时内的马斯克帖子，大体代表了他日常输出的内容，揭示了这位全球首富如何度过他一天中较大部分时间，几乎每天如此。虽然马斯克因其各种法律诉讼和商业冒险而获得了大量媒体报道，但对于那些不经常在线的人来说，很容易忽视他在X上的输出量以及他在那里宣传内容的极端程度。他推文如此之多，以至于他自己的机器人扫描程序曾在过去标记过他的账户。他已经取代唐纳德·特朗普成为推特首席推文者。如果过去的亿万富翁如理查德·布兰森和史蒂夫·乔布斯在加勒比海巡游或站在舞台上展示其最新科技创作的形象，那么回顾马斯克的推文将展现出一幅截然不同的画面：他的默认状态是盯着屏幕、发推文。正如特朗普的报复性演讲必须全文听到才会信，马斯克怒气冲冲的政治挑衅、梗和公司炒作必须按顺序阅读才能理解这个世界上最受特权的推特人。埃隆·马斯克有望在2027年成为世界首富，报告称。

凌晨到凌晨1点18分：埃隆的朋友
马斯克在8月13日的第一条推文是在凌晨12点14分回复右翼激进分子查理·柯克，他是保守组织转折点美国创始人，反对跨性别权利并倡导基督教民族主义。马斯克想澄清前一天与特朗普的采访中的一个观点，他支持特朗普竞选总统，并告诉柯克，他相信气候危机是真实存在的，但可持续能源技术有望解决这个问题。这一天，马斯克将与柯克和其他国际右翼人物进行亲密的公开交流多次。这位亿万富翁近年来与保守派媒体影响者建立了某种共生关系，沐浴在他们的赞美之中，反过来放大他们的观点。就在马斯克一天的第一条推文之后的30分钟内，他将在柯克的三条不同推文中回复，声称媒体正在篡改卡玛拉·哈里斯的政治历史，政府应该放松行业监管，并且美国的街头犯罪失控。在凌晨1点，马斯克已经发了14条推文，大部分是与这类右翼激进分子或对他抱以尊敬的媒体影响者，如马里奥·纳夫尔，进行交流。在大约凌晨1点18分下线之前，马斯克还会回复倡导全肉饮食并反跨性别的前心理学教授乔丹·彼得森，在特朗普采访的初次直播失败是“叛徒之所致”的言论。 马斯克的回应是，鉴于采访的重要性，存在“100%的攻击概率”。尽管马斯克声称X是一个包容所有政治和观点的地方，特斯拉首席执行官与左翼活动人士或批评性记者之间的互动很少甚至没有。他的回复和转发反映出他在平台上的个人回音室，还体现了他作为X所有者所培养的更广泛的右翼生态系统。自2022年底接管该公司以来，极右和保守声音在该平台上增长，而广告商和更主流的A级用户已经离开。根据今年早些时候的皮尤研究中心的一项研究，共和党人现在比民主党人更有可能认为他们的观点在平台上受到欢迎，而且这对民主制度有积极影响，而民主选民报告遭到更高水平的骚扰。

8点到中午：对媒体的攻击和极右反移民帖子
马斯克在8点又开始发推，这次是感谢前英国首相利兹·特拉斯的支持。特拉斯在短短时间内被赶下台后，最近开始在右翼演讲圈中担任特朗普支持者，也与马斯克结盟。X所有者一贯喜欢与右翼领导人交往，当天稍晚将回复给极右派意大利副总理马泰奥·萨尔维尼对马斯克反对欧盟规定的赞美并回复说“谢谢！”。当早晨开始时，马斯克发现新闻机构对他前一天晚上与特朗普的采访的报道大多是批评性的——关注直播流的技术问题、特朗普的谎言和马斯克对前总统的普遍谄媚态度。马斯克当天的反应一直是声称传统媒体机构是说谎者和财务失败者，称他们为不思考的“非玩家人物”——这是起源于4chan然后在保守派中流传开来的长期梗。在8点36分，马斯克在引用加密影响者和政治恶作剧账户“AUTISM CAPITAL”时说：“负面头条是如此可预测的。他们就是这样的NPC🤣🤣。”。三分钟后，他将再次回复AUTISM CAPITAL，声称谷歌在其搜索结果中只显示左翼新闻。
马斯克特别关注宣传关于选举舞弊的误导性言论和阴谋论，这是特朗普时代常见的右翼说辞。在早上9点26分，马斯克要求使用纸质选票而非电子投票机，在这种权衡上，他引用了一个流行的右翼叙事，即这类机器被用来实施选举舞弊。马斯克已经制造过数十个误导性或被揭穿的关于投票的言论，这些言论在平台上被观看了数亿次，选举官员表示这些言论已经开始波及到现实生活中。
接下来的30分钟内，马斯克将快速推文19次，其中包括对CNBC、CNN和其他他指责传播谎言的传统媒体机构的攻击。与此同时，他还回复了一个带有一篇名为“学术界的女性是造成觉醒现象的吗？”博客的推文。这篇博客的作者曾是剑桥大学的一位前教授，在2019年，超过500名学者签署了一封公开信谴责他的工作为“种族主义伪科学”，一项大学调查发现他与极右极端分子合作。马斯克长期以来自称是政治独立的，但在2022年宣布，他不再支持民主党。他已经将自己的保守倾向框定为民主党变得太左，而他的立场仍然属于中间派。但是，他的社交媒体内容显示出，他经常宣传并与极端右翼成员进行互动。
在上午9点47分和上午10点27分，马斯克分别回复了彼得·伊曼乌尔森，他是一个极右影响者，反诽谤联盟此前曾描述过他为“以极端种族主义、反犹太主义、基督教原教旨主义、同性恋恐惧症、伊斯兰恐惧症、反女权主义和阴谋主义评论而臭名昭著”。尽管伊曼乌尔森近年来放弃了否认大屠杀的言论，但他仍在推广极右、反移民观点。马斯克对伊曼乌尔森的两条推文都回复“疯狂”，内容是有两名英国公民因违反英国发布有关在网上发布冒犯性或威胁性内容的法律而被监禁。这些逮捕行动针对的是在英国极右骚乱期间发布反移民谩骂的人，其中蒙面骚乱者试图放火烧毁一家提供庇护者所在的酒店。有时，马斯克与右翼影响者的互动是平淡无奇的，但也具有放大他们账户的效果，吸引亿万富翁的近2亿关注者。马斯克会在上午9点08分回复理查德·哈纳尼亚关于欧洲不使用空调的推文，他是一位在2010年代初期为支持优生学和“低智商”人群强制绝育的种族主义和极权主义观点而在化名下为白人至上主义出版物撰写的在科技大亨中颇受欢迎的保守思想家。
马斯克还回应了一个批评媒体的推文，来源于早期的极右影响者劳伦·南方。一个加拿大活动人士，曾宣传“白人民族置换”白人至上主义阴谋论，南方是纳粹媒体的“人才团队”的成员，直到九月初。与此同时，一个与南方退出前相同时间的司法部调查指控“Tenet Media”是俄罗斯支持的宣传机构，利用1000万美元的外国资金资助右翼媒体影响者。南方和其他人在人才团队否认他们知道这些资金来自俄罗斯。
在中午前后，马斯克一直在推文，直到大约中午和下午2点之间休息两个小时。然后，他复电给纳夫尔关于他的神经链接计划的内容，回复了犹他州参议员迈克·李的一条推文。下午2点到下午4点是他推文最少的时段。
下午4点到晚上10点：选举阴谋与“审查”呼声
现在是下午4点12分，自午夜开始，马斯克推文已经超过100次。他最新的推文是对加密货币账户“Doge Designer”的引用推文，该账户声称“整个媒体正在对埃隆·马斯克进行一场误导性运动”。马斯克回复说“太疯狂了”并加了一个他常用的哭笑脸表情符号。马斯克的内容在傍晚有所减缓，但他依然每小时发布多次。他的关注转向巴西，他在那里找到了一个敌人，即一位最高法院法官威胁要封锁该国对X的访问，如果该平台不指定本地法定代表处理消除虚假信息的请求。马斯克在下午6点17分的一条推文中将法官的裁决描述为审查行为，并称该法官是“邪恶的独裁者”。巴西最高法院将在9月初维持X的封锁，使该国数百万人无法访问该平台。
巴西事件反映了马斯克在线上形象的核心，在那里他把自己

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Esker的AI驱动解决方案在从客户服务到金融服务的五个类别中获得认可。{ width=60% }

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Esker是一家全球性云平台，是金融、采购和客户服务功能的AI驱动型流程自动化解决方案领导者。今天宣布他们已被评为The 2024 SaaS Awards计划的三个类别的入围者。
作为一个历史悠久的奖项平台，现在跨越56个类别，The SaaS Awards表彰了软件即服务解决方案在各种用例和行业中的最新创新和应用。该计划收到了来自世界各地组织的参赛作品，包括北美、加拿大、欧洲、中东和澳大利亚。Esker入围的类别有：最佳业务会计或财务SaaS产品，最佳管理会计和预算SaaS产品，以及最佳CSR、可持续发展和ESG SaaS产品。除了入围之外，Esker还入围了另外两个奖项类别——最佳客户服务/CRM SaaS产品和最佳金融服务SaaS产品。
在近40年的经验指导下，Esker为用户提供了众多丰富多样的AI技术，嵌入在其解决方案中，赋予财务、采购和客户服务专业人员权力。公司最具创新性解决方案背后的直观平台Esker on Demand，促进了业务文档和信息交换的自动化，同时加强了公司之间的协作。该平台还利用了先进的AI技术，包括Esker Synergy AI，来简化工作流程，增强决策制定能力。
Esker的首席运营官Ari Widlansky表示：“几十年来，Esker一直是推动金融变革的值得信赖的合作伙伴。我们很高兴看到我们团队的辛勤工作得到认可。”“这一成就证实了我们致力于在订单过程的各个领域提供创新的、基于AI驱动的自动化的承诺，从采购到客户服务。”
云奖首席执行官詹姆斯·威廉姆斯表示：“每年，The SaaS Awards的参赛作品质量似乎都超出了我们的预期，2024年也证明了这一点。我们的评委告诉我们，今年的决定对他们来说非常困难，这是完全正确的，这是由于他们一直在审查的作品的水平之高。因此，我要向今年的入围者表示衷心的祝贺。能够从一个非常令人印象深刻的入围名单中脱颖而出，这是一个了不起的成就。”
Esker专注于利用过去十年处理的数百万份文件所收集的数据，通过预测客户和供应商的趋势和行为，丰富用户的日常决策和长期预测，实现精准预测并提供智能建议。
在2023年，Esker还首次将GenAI集成到其客户询问管理解决方案中，以更高效地回答客户的请求和问题，然后集成到其他订单到现金和采购到支付解决方案中。平台的AI驱动方法已经为用户带来了显著改善，包括缩短处理时间、超过90%的准确率以及能够做出更明智、更快速的决策。通过将AI与云技术相结合，Esker为寻求优化其现金转换周期并推动数字转型倡议的企业提供了一种可扩展、安全和创新的解决方案。
该计划将于2025年春季恢复，欢迎新的提交，继续表彰SaaS解决方案的卓越性。

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