今天張領導過來，其實是打前哨的。
按照他的意思，再過兩個月，有位大人物要過來考察和參觀！
張領導也是先期過來，進行探點。
高懷鈞也是秒懂，自然是開放了所有的辦公場所。
高瓴如此快速地成為世界五百強終的前面100名。
這已經不能用快速崛起的新星來形容。
這已經是一個成熟體的巨型大鱷！
沒有人不震驚于這家企業在科技界的地位。
包括美麗國的同行們，其實都在高度關注著高瓴的崛起。
他們希望能夠獲取一些不一樣的秘密。
而對于華國而言，也是不例外。
能夠文化輸出，能夠打造強悍的產品，能夠提供高額的稅收和巨額就業崗位。
可以說，高瓴現在根本就沒有人敢動！
而張領導自然對高瓴人工智能bu最為感興趣，在這里也是停留最久。
看得出來，他來之前是做過詳細的計劃的。
知道高瓴這段時間的重點是什么，那就是高懷鈞的那一句‘allinai’！
高懷鈞向在一旁的吳恩達一個眼神，吳恩達立刻會意，直接走向前來，說道，“我們下一項的工作重心，就是基于agent大模型的系統，這個是和通往agi的五級分類的l4級別是一致的。”
“從近期目標上來看，需要五年時間才能到來。”
“我們現在基于agent的系統算法，開發了一款新型的算法程序alphafold，一個能夠準確預測蛋白質3d結構的ai系統。”
在一旁的吳恩達回答道。
吳恩達大致把agent的系統進行了大致的說明。
這所謂的agent大模型指的是在人工智能領域，結合了大型語言模型（llm）能力的智能代理系統。
這種agent能夠執行復雜的任務，不僅限于生成文本，還能對話、執行任務、推理以及一定程度的自主行動。
它利用大模型作為計算引擎，通過自我反省來優化性能，錯誤分析，適應特定領域，并處理用戶反饋。
例如，react方法使agent能結合推理與行動，通過與環境交互來解決問題。
而現在大模型agent成為關鍵點，旨在通過增強的ai能力解決實際問題，如數據科學任務、規劃推理等，推動ai技術向更高級的應用場景發展。
比如，在這個時代一個很火的生物科學家，叫做顏寧的，就是從事相關的領域工作。
不過她主要是依靠冷凍電鏡，就是冷凍電鏡那么一照，然后α螺旋+β折疊預測模型。
然后《nature》和《science》的頂刊論文就嘎嘎到手。
現在有了算法程序alphafold之后，ai能做的就太多了，輸入氨基酸鏈就能預測模型，準確率都接近最頂級的學者了。
如此強大的工具就需要現在的科研工作者、科學家花費更大的精力去研究最后一公里，也就是ai預測不準確的地方。
容易預測的就沒法繼續高質量發論文了。
不過現在的空白還是很大的。
一些數據積累已經很好的蛋白結構容易解決，比如帶有明顯功能結構域的螺旋，折疊等。
但是，一些數據積累不夠的蛋白結構，比如不穩定區域，跨膜蛋白還是搞不定。
需要alphafold進行更深入地迭代。
這就是高懷鈞口中所說的：人工智能將具有劃時代的意義，很快將治愈人類所有的疾病的底層技術基礎。
(本章完)</p>