ESM是用于蛋白质序列建模的深度学习模型。它属于蛋白质语言模型家族，通过对大量的蛋白质序列进行训练，能够学习到序列中的进化信息

摘要：本文介绍了Python虚拟环境创建的两种常见方法，venv和Conda，并比较它们之间的不同之处。文章旨在帮助开发者根据项目需求和偏好选择适合的虚拟环境工具。无论您需要轻量级的Python环境还是跨语言支持和更强大的包管理，本文提供了创建和配置虚拟环境的简明指南。

这篇论文通过使用进化模型（EVcouplings）和优化算法（Gibbs采样）设计出了一系列带有多重突变的蛋白质变体。

ESM3:一个多模态的生成型语言模型：即除了语言模型外,还包括蛋白质的序列结构和功能信息。

本文介绍了一种融合MoE多专家扩展能力和LoRA轻量化优势的MOELoRA方法，用于在消费级显卡上高效微调视觉语言模型（如Qwen3-VL）。该方法借鉴DeepSeekV3的无损耗负载均衡策略，仅通过可学习路由偏置实现专家均衡调用，无需额外损失项。文章详细阐述了MOELoRA的核心实现，包括配置类扩展、MOELoraLayer设计以及与Peft库的集成，并以Qwen3-VL-4B为例展示了在8G显

FSFP（Few-Shot Learning for Protein Fitness Prediction）是一种专为蛋白质工程设计的少样本学习策略。它通过结合元迁移学习（MTL）、排序学习（LTR）和低秩适应（LoRA）技术，有效提升了蛋白质语言模型在极少量标记数据下的性能。FSFP通过在相关蛋白质的辅助任务上进行元训练，获取能够快速适应新任务的初始模型参数，然后在目标蛋白质的少量数据上进行微调

本文系统介绍了交叉熵损失在深度学习中的应用，重点分析了其在LLM预训练中的核心作用。文章从数学原理出发，详细推导了交叉熵与熵、KL散度的关系，阐述了其作为分布差异度量的本质。

梳理深度学习优化器的演进历程及其在LLM训练中的应用

进阶：C++算法第二篇

C++算法题第三部分