一个困扰科学家50年的问题被 AI 突破了！

众所周知，蛋白质就是一串氨基酸而已。可是，拿到氨基酸的排列顺序，你能猜出它会折叠出怎样的三维结构么？恐怕很难。就算是天天研究蛋白质的科学家们，也被这个问题困扰了50年。如今有只 AI，能以前所未有的准确率预测蛋白结构。它给出的答案与蛋白质的真实结构之间，大约只差一个原子的宽度：

抖空竹火到国外了！这家伙儿玩得可真 dei 劲啊

日本知名自动化控制及电子设备制造厂商欧姆龙集团，以推进机器人精细控制和人机协作为目的，尝试让机器人抖空竹。研究人员表示，对于机器人来说，抖空竹可以说是一个挑战递增、激励不断的绝佳学习过程。

研究人员描述了一种基于最优控制的方法「基于模型的预测控制」（Model-based Predictive Control，MPC）。这一方法以空竹的速度和位置作为输入，通过优化其中一根小棒的运动轨迹，预测两根小棒顶端的运动轨迹，来生成机器人抖空竹的轨迹，让机器人解锁更多花式玩法。

打工人日常摸鱼の 我在「视频会议」

如果让打工人用几个关键词总结 2020 年的生活，「视频会议」应该是其中一个。受疫情影响，这一年来，远程办公和视频会议正在成为新的潮流。在忍受会议枯燥的同时，很多人迷上了 AI 换脸，期望能够实现「一边开会，一边摸鱼」的梦想。

如何合成逼真的说话者头部视频，即将源图像中的头像与驱动视频中的动作合二为一。源图像编码目标人物的外观，驱动视频决定输出视频中的人物动作。针对这一任务，英伟达提出了一种纯神经式的渲染方法，即不使用人物头部的 3D 图模型，只使用在 one-shot 设置下训练而成的深度网络，进行说话者头部视频的渲染。

十行代码就能搞定深度学习？百度飞桨框架高层 API

为了简化深度学习的学习过程、降低深度学习的开发难度，百度飞桨框架历经近一年的打磨，不断地优化深度学习 API，并针对开发者的使用场景进行封装，在飞桨框架的最新版本中，推出了高低融合、科学统一的飞桨全新 API 体系。

飞桨框架将 API 分为两种，基础 API 和高层 API。用制作披萨举例，一般有两种方法：一种是我们准备好面粉、牛奶、火腿等食材，精心加工后，就能制作出美味的披萨；而第二种则是我们买商家预烤制的披萨饼，以及调好的馅料，直接加热就可以吃到披萨了。

一项成功的技术需要时间也需要鼓励

最近，新加坡南洋理工大学(NTU Singapore)的一个科学家团队发明了一种嗅觉 AI 系统，通过模仿我们人类的鼻子，借助一个“条形码”阅读器作为中介，来识别肉类食物的新鲜程度。

初次看到这一研究，很多人觉得跟人类的嗅觉能力相比，应用范围实在太窄。但经验告诉我们，一旦专业性的 AI 应用在大规模普及的实际场景中，将可以带来非常惊人的生产力提升效果。而基于这一项嗅觉AI的研究，在食物的新鲜度检测上面，将可能大有作为。