ProtRL 升级：新增分布式训练与自定义损失支持
ferruz_noelia · x · 2026-09-01
ProtRL 框架迎来升级，主要增加了分布式训练功能以扩展蛋白质强化学习的规模，并简化了对自定义损失函数的支持。项目还更新了预印本中的实验结果。用户可以通过提供的链接开始使用该工具。
「研究」频道最新
- AI 筛选 690 亿分子，发现削弱癌细胞防御新化合物 — bravo_abad · 2026-09-01
- 数据质量是基础模型性能最被低估的高杠杆因素 — schwarzjn_ · 2026-09-01
- SpanCalib-VLM：校准视觉语言模型的幻觉检测 — Amanuel Gizachew Abebe · 2026-09-01
- 开发者利用自研仿真器探索 Sim2Real 单次迁移 — yacineMTB · 2026-09-01
- 手把手推导 CLIP 原理：13 步图文对齐算法详解 — ProfTomYeh · 2026-09-01
- 研究发现 AI Agent 行为惊人相似于人类游戏行为 — voooooogel · 2026-09-01