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"小小水蜜桃在线观看吻",28岁的帕米莉亚·詹姆斯(PameliaJames)是生活在澳洲墨尔本的一位网红，她遇到了一个难以启齿的烦恼：已经成年，但胸部还在快速发育，且无法停止！这可能是很多人都想要的效果，但对于帕米莉亚来说，这种额外的生长，让她痛苦不已。2022年1月，原本就比较丰满的帕米莉亚，胸围就有100厘米。然而仅仅过了半年，到7月，尺寸已经增加至114厘米。到2023年5月，数值已经暴涨到了139厘米。仅14个月的时间，帕米莉亚胸围增加了39厘米，罩杯增加了6个尺码，从J增加到了O。最关键是，生长没有停止，还在继续，很难想象，如果任由其发展，会长到什么程度。很多人可能对O罩杯没有什么概念，为此，帕米莉亚还拿称来称重，结果显示，若将胸部完全置于称之上，重量显示是12.8公斤。全球报道不超300例的罕见疾病帕米莉亚的症状从2018年就开始了，那时候她总觉得自己体重在增长，而且只胖固定的身体部位。起初，帕米莉亚还是很开心的。但到后期，发现尺寸越来越大，重量也越来越重，麻烦也就接踵而至。首先，因为太大太重，每天驮着它们，对身体带来了健康影响；帕米莉亚经常觉得背痛、头痛和脖子痛，夏天还容易起红疹，睡觉的时候也不能长时间平躺，会被压得透不过气，弯腰都很难。平时也不能运动，因为根本跑不起来，稍微动一下，还容易呼吸困难。其次，就是要遭受外界的恶俗评论和眼光；很难买到衣服，普通的衣服根本穿不下，内衣也要定制，导致这方面的开销会很大。在公众场合经常有人会恶意骚扰或者直勾勾盯着她。为了避免被围观，帕米莉亚要么不出门，要么就套上最宽松的T遮住，久而久之，精神上打击很大。最重要的是，面对这个困境，帕米莉亚束手无策。帕米莉亚的症状是一种罕见疾病导致的，叫做“巨-乳症”，罕见到什么程度，到2008年，文献里记录的案例只有115例。这种疾病的发病机制还没有完全弄清楚，目前认为可能和体内激素紊乱，或者某些药物诱发有关。就拿帕米莉亚来说吧，她的病因医生认为有2种可能，一个是意外服用药物导致的（2018年有吃治疗抑郁症的药物），另一个是和她的多囊卵巢综合征有关联。现在治疗手段不多，少数可以通过药物治疗控制。最直接的治疗方式就是缩小或者切除，但手术费用比较贵，2022年，有一个英国女子进行了类似手术，花费了13360美元。而且后期也有可能复发，可以说是，很难根治。最后帕米莉亚的情况，还算是幸运的。巨-乳症是一种良性的身体组织增大，这意味着，除了变大，没有其他病变。疾病有可能发生在青春期，也有可能发生在孕期，比较少见的情况是服用某种药物引发的。而且，增大不一定是对称的，有可能只有一侧发生了变化。自从知道自己患病后，帕米莉亚并没有消沉，反而利用疾病给她带来了流量。患病前，她是一个清洁工，只是偶尔在网络上发发照片，患病后，她成了模特，积极分享自己的日常后爆火，沉重的胸部给她带来了超过25万英镑的年收入。这让帕米莉亚非常矛盾，太大太沉身体难以承受，最好的办法就是做手术，但她担心手术后，流量会流失。她在网上发起投票，结果70%的人不希望她缩减尺寸。思虑再三，她表示：即使失去大部分粉丝，我还是希望能缩小一半，我想像正常人一样自由奔跑。关于这种疾病，有一个误区，很多人认为减小体重可以缩小尺寸，但事实上，这个办法效果不好。还有一个冷知识是，男生也会出现类似症状，医学叫做男性乳-房肥大症。

"小小水蜜桃在线观看吻",昨天诺奖物理颁给AI，大家人都傻了，深度学习也是物理？尽管有网友也想着找补点，万一今天的化学奖，颁给物理学家了呢？结果今天化学奖出来，大家再次被惊掉下巴，没完了是吧！?没错，2024年诺贝尔化学奖一半授予华盛顿大学医学院生物化学教授、蛋白质设计研究所所--**--昨天诺奖物理颁给AI，大家人都傻了，深度学习也是物理？尽管有网友也想着找补点，万一今天的化学奖，颁给物理学家了呢？结果今天化学奖出来，大家再次被惊掉下巴，没完了是吧！?没错，2024年诺贝尔化学奖一半授予华盛顿大学医学院生物化学教授、蛋白质设计研究所所长大卫?·?贝克（?DavidBaker?），以表彰其在?“?计算蛋白质设计?”?方面的成就；另一半则共同授予谷歌DeepMind首席执行官兼联合创始人德米斯?·?哈萨比斯（?DemisHassabis?）和?DeepMind?项目总监约翰?·?江珀（?JohnM.Jumper?），以表彰其在?“?蛋白质结构预测?”?中的贡献。其实就是一半给了设计新的蛋白质；另一半给了我们之前唠过的蛋白质结构预测，也就是上次谷歌I/O大会上亮相过的AlphaFold。?连着两天把物理奖跟化学奖都发给AI相关，这诺奖咋就跟蹭上AI了似的，明天文学奖该不会发给ChatGPT吧。。。不少网友也被这波操作闹麻了，合着宇宙尽头真是当程序员啊？不过该说不说，虽然大伙是又被惊到，但相比昨天的物理奖，这次化学奖倒也没有太过超出圈内的认知。?毕竟诺贝尔化学奖就经常发给蛋白质方面的交叉学科，光蛋白质结构研究就给发了十几次，甚至跟蛋白质研究相关的仪器也发，比如2017年给了冷冻电镜。而且颁奖之前，早在九月中旬，号称诺奖风向标的?2024?年引文桂冠奖（?CitationLaureates2024?）获奖名单里，不少权威人士就预测了这次化学奖的三个方向，排第一的就是蛋白质预测。所以说，圈内其实是支持认可他们的工作的，虽然人家的主要业务不是这个，但是他们的研究实打实给生物化学这个领域带来了剧变。?比如这次的约翰?·?江珀就学过数学、物理学甚至凝聚态物理，博士的时候才开始做模拟蛋白质折叠，用的还是机器学习；再往早了看，20?世纪初的时候英国物理学家卢瑟福就因研究元素和放射拿了化学奖，可见对诺贝尔化学奖来说跨界确实是传统艺能了。不过我发现，今年这仨人里最有意思的哥们，还得是谷歌旗下DeepMind的老大哈萨比斯。虽然大家可能只知道他在谷歌搞DeepMind，但殊不知这人跟化学不能说一点交道没有，也只能说边儿都不沾了。因为相比别人正经科研出身，他的经历堪称魔幻。为啥呢，这哥们可能是因为有一半华裔血统（?他妈是新加坡华人?），从小就是个天才，4岁时下国际象棋就能下赢他爹跟他叔，13岁就当上了国际象棋大师，你就说这天资跟八冠王柯洁比起来也不遑多让是吧。?靠着在国际象棋比赛中赢得奖金，8岁时哈萨比斯用200?英镑给自己买了人生中第一台计算机，开始研究编程。不过不同于柯洁后来去读了工商管理，哈萨比斯?1992?年考进了剑桥大学计算机系，大学期间就主导过大型游戏设计，毕业以后还组建了游戏公司ElixirStudios?，走上了肖奈的路线。这公司高峰期员工达到60?人，做出了像?“?共和国：革命?”?、?“?邪恶天才?”?这些获奖无数的游戏。?后来他又去读了神经科学的博士，并致力于AI研究，创办的DeepMind也被谷歌收购，并在2016年和2017年推出两代AlphaGo，击败了李世石和柯洁，从那时开始，AI将取代人类的声音不绝于耳。年轻的柯洁此时还并不知道，击败他的会是诺奖得主再后来，DeepMind又推出了一系列跟AI相关的产品，像语音生成系统WaveNet，?“?神经计算机?”?（DNC），智能医疗系统DeepMindHealth，以及这次拿了诺奖的AlphaFold。也就是说，哈萨比斯的人生经历跟传统科研路径是差异相当大的。话虽如此，但出成果了可不管你是啥路径。?哥们在计算机领域的突破性研究，你别看表面上跟生物化学毫不相干，但实际给这一领域带来的可不是锦上添花，而是绝对的颠覆。我们在九年义务教育里都学过，蛋白质是生命的物质基础，生命离不开蛋白质。而要搞清楚生物分子的底层原理，就必须知道蛋白质具体长啥样，并且知道怎么去利用，乃至创造这些蛋白质。?这么说吧，在AlphaFold之前，大伙预测蛋白质结构主要三种办法，一是用X光照蛋白质晶体，二是核磁共振?(?NMR?)?光谱，第三种则是昂贵的冷冻电镜拍照建模。这些传统办法不仅慢，还费钱，每拍一次片子就花好几万美金，抵一辆小米su7。只有那些经验丰富的老师傅、蛋白质仙人，才能更快猜到蛋白质的准确形状，少拍点片子。所以人们就琢磨，这种需要经验总结的工作能不能靠AI解决呢？谷歌DeepMind创始人哈撒比斯和总监约翰?·?江珀就来干这事了。他们不打算拍片子，而是选择了AI：蛋白质既然由氨基酸构成，那只要利用各处公开的已知蛋白质结构，把这些蛋白质中每一对氨基酸的距离，链接角度，汇总起来做成一张图，再用神经网络消化完他们，AI就能自己做出预测了。2018年第一代AlphaFold一经发布，就技惊四座，力压一众实验室老师傅，获得第13届蛋白质结构预测大赛?(?CASP?)?冠军。到了2020?年发布的AlphaFold2.0?，又用上了后来在ChatGPT上大火的Transformer模型，解决了蛋白质分子长距离预测的问题。简单来说相当于从一个只会写短文的写手，进化成了能写长篇小说的作家。因为Transformer模型的注意力机制，完美解决了长距离氨基酸的问题，至于进步有多大，这么说吧：?2018?年蛋白质结构预测大赛里?1.0?版本准确度得分不到?60?分，但是?2020?年大赛里?2.0?版本拿到了惊人的?92.4?分，它能生成的范围已经涵盖了人类已知蛋白质的?98%?，更重要的是它完全开源。可以说，2.0?版本已经基本解决了单链蛋白质的预测问题，到2021年，基于2.0?改版的AlphaFold-Multimer发布，也支持上了多链，准确度上也取得了突破，蛋白质之间作用的预测准确率超过70%?，能够预测超过2亿种、包含了几乎所有已知的蛋白质结构。?到了今年新出的3.0?版本AlphaFold3，他们更新了一个更牛逼的全方位模型，不仅能预测蛋白质DNARNA等各种小分子，还能揭示他们之间的互相作用。这也是为啥诺奖会颁给他们的原因：自他们取得突破以来，来自190?个国家的200?多万人都用上了AlphaFold2?，在他们的帮助下，科学家们不仅能够更加深入了解抗生素的耐药性，还设计出了可以消化塑料的酶类蛋白质。至于本次化学诺奖另一位得主大卫?·?贝克，他的主要贡献是在蛋白质计算和设计上，开发了Rosetta和RoseTTAFold这些软件，靠这些计算机工具就能够模拟出创造生物的?“?上帝之手?”?，设计制造出全新的蛋白质分子。他的团队不仅设计出了第一个自然界中根本不存在的蛋白质Top7，甚至还做出了具备特殊功能的蛋白质。比如能够自修复、自组装成纳米材料的蛋白质；还有能够将二氧化碳转化为燃料的酶；还有一些在治疗癌症、传染病等疾病方面具有巨大潜力的蛋白质抗体等等。?而它们在生物化学、医学、材料科学中的应用都很牛逼。。。所以这次，算是诺贝尔化学奖颁给生物化学研究的典型案例了。仨大佬的这些贡献，按颁奖词里的话来说，就是?“?没有蛋白质，生命就无法存在。我们现在可以预测蛋白质结构并设计自己的蛋白质，这给人类带来了最大的利益。?”?所以这也是为啥大家对化学奖的争议，远没有昨天物理奖那么大的原因。毕竟明眼人都看出来，就凭这方面的突破，唯一不确定的无非只是拿化学奖还是生理学奖而已。总而言之，AI的突飞猛进一定会在各个行业实现革新和改进，在委员会看来可能人工智能只算是拐杖，研究的目的和方向才是他们真正关注的东西。但无论如何，这次诺贝尔奖也算是官宣了，不管辛顿对?“?人工智能可能毁灭世界?”?的担忧会不会成真，未来科技树一定会在AI应用这方面猛点。至于AI的未来会把人类带向哪里，那也只有以后才能知道了。但就现在来说，本次诺奖的最大赢家那还得是谷歌，昨天前员工拿物理奖，今天现员工又拿化学奖，香槟连开两天了都。而另一方面，这次诺奖也算是再次告诉我们：21世纪是____?()?

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作者：臧寻梅

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