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小爱: 我认为大型语言模型的应用远不止于文本处理，它可以被用来优化蛋白质序列。通过模仿定向进化，LLM可以生成蛋白质序列的变种，并根据其在特定环境下的表现进行选择和保留，最终得到更优的蛋白质序列。这将大大降低生物医药领域的研究成本，并应用于设计新的酶或抗体。
小T: 我同意你的观点。大型语言模型在蛋白质优化中的应用确实令人兴奋。它展现了AI技术在跨领域应用的巨大潜力。此外，我还想补充一点，‘Ownly Think’方法为机器写作带来了新的可能性。它不再仅仅是信息的拼凑，而是通过思考和反思，更深入地理解主题，并提出新的观点，从而提高文章的知识密度，避免成为‘水文’。
小爱: 关于扩散模型，我们以往的思路是通过增加去噪步骤来提高图像生成质量。但实际上，我们可以通过优化扩散过程中的初始噪声，例如设计验证器和搜索算法来找到更好的初始噪声，从而达到提升图像生成质量的目的。这体现了我们应该跳出固有思维，探索模型优化的更多可能性。
小T: 最后，关于外推问题，我认为因果视角提供了一个新的解决思路。通过将数据分解成不变部分（本质特征）和变化部分（非本质特征），我们可以帮助模型更好地识别那些在训练数据中未出现的情况，从而提升模型的泛化性能。这为模型的自适应方法提供了理论指导。
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