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不知道从哪开始？本周最热的软件、模型和组合，3 分钟看完 AI 圈的变化。

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给人用的 AI 软件：从 ChatGPT 这类助手，到写代码、做视频、搭工作流的工具，按用途挑。

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给 AI 用的软件：让你的 agent（Claude Code、Codex、Cursor…）能上网、读文档、跑代码、记住事情。

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选模型、算成本、自己部署：价格、榜单、评测、免费额度和自建算力都在这里。

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每天的 AI 新闻、每周热点、最新论文和 AI 改造各学科的进度。

// 阶段 9 · 安全、评测与前沿

AI for Science 与各学科应用

图神经网络、AlphaFold、AlphaGeometry、自动化科研，与本站“AI × 学科”板块联动。

看学习目标 ↓ 代码与练习 ↓

约 10 小时4 个算法3 篇论文正文编写中

01学习目标

建议先学：Transformer 与注意力 · 无监督学习：聚类、降维与 EM

02要掌握的算法

每张卡都有原始论文、前置和学习资料。

图神经网络（GCN / GAT）Graph Neural Networks (GCN / GAT) 每个节点聚合邻居信息来更新自己，用于图结构数据。 2016核心 AlphaFold 2 蛋白质结构预测AlphaFold 2 从氨基酸序列预测蛋白质 3D 结构，达到实验精度。 2021核心 AlphaGeometry 神经-符号推理AlphaGeometry (Neuro-Symbolic Reasoning) 语言模型提出辅助线，符号引擎严格推导，解奥数几何题。 2024核心 可验证奖励强化学习 RLVRRL with Verifiable Rewards (RLVR) 用程序可判定对错的任务（数学答案、单元测试）直接给奖励。 2024核心

03必读论文

04课程与视频

05动手：项目、代码与练习

全部是官方或作者公开的免费页面，多数能在浏览器或免费 Colab 里直接运行。

动手项目

选择你所在学科的一个公开数据集，复现一个基线模型并写一页“AI 在本学科能做/不能做”的报告。

  1. 1
    DeepChem 官方教程 ↗可运行 Notebook

    跑分子性质预测和图神经网络教程。

  2. 2
    Deep Learning for Molecules & Materials（免费书） ↗书

    跟着《Deep Learning for Molecules & Materials》的可运行章节做练习。

06自测题

先自己想，再点开看答案。

GNN 每层做什么？

聚合邻居信息更新节点表示。

AlphaFold 2 的输入主要是什么？

氨基酸序列与多序列比对（及模板）。

AlphaGeometry 中语言模型负责什么？

提出辅助构造。

所在人群路线：各学科研究者

数据更新于：AI 算法图谱与课程体系（北京时间）