agentic_ai_platform
30 日实际提交
独立尺度:0 → 272 提交/日;两轨颜色深浅不可横比。
DIGITAL TWIN LAB / UNDER CONSTRUCTION
我正在构建多肽科研数字孪生体:用科研 harness 承载方法、经验与判断,用知识 Wiki 连接证据。它的成长,应该能从每天的真实变化中看见。
TWO PROJECTS / REAL DEVELOPMENT FOOTPRINTS
两条日期对齐的轨道,记录真实提交。开发活跃度与科研能力进步分别衡量。
30 日实际提交
独立尺度:0 → 272 提交/日;两轨颜色深浅不可横比。
30 日实际提交
独立尺度:0 → 2 提交/日;两轨颜色深浅不可横比。
完整记录已显示;回放只按真实日期移动,不模拟实时增长。
agentic_ai_platform21提交
knowledge_wiki0提交
—:未覆盖/不可用;0:已观测且没有提交。今日是部分日。每一格都可点击或用键盘选择。
来源观察时间: · UTC
按服务端默认主分支快照的完整历史、committer 时间统计非合并提交。PR 数据尚未接通,未将缺失值记为零。
CAPABILITIES / PUBLIC EVIDENCE
最多三条近期公开记录:具体变化、验证与下一步。开发活动与能力进展分开看。
2026-10-08 · UTC · 2026-10-09T20:15:32.723537+00:00
RESEARCH / FOUR DIRECTIONS
我研究如何从活性线索中找到值得验证的候选,也检查相近的多肽序列为何可能表现迥异。
我关注序列与结构的小改变怎样影响结合,让每轮先导优化有可以比较的依据。
我关心如何在活性、选择性、稳定性与可开发性之间取舍,寻找可解释的折中。
我研究如何从分子与多肽数据中学习可迁移的表征,为预测、筛选与设计提供支撑,并检验迁移的边界。
四个相互关联的研究方向。基础模型提供表征支撑;它们不构成固定的先后流程。计算结果仍需要实验检验。
阅读研究方法与结果 ↗KNOWLEDGE / PUBLIC RESEARCH MAP
这张脑形地图整理公开论文中的概念联系,是走近研究的一个入口;它不是私人 Wiki 的拓扑,也不表示知识库增长。
公开论文 · 概念连接
脑形布局与连接依据公开来源编排,表示概念联系,不表示私人知识库的拓扑或增长。
公开知识 / 选择节点
表征如何连接多肽化学、结构与功能?这是这张公开概念地图的组织问题。
PepLand · 2023 author manuscript ↗公开来源核对:2026-10-08 UTC
曲线说明:表征方法连接化学与结构;活性与结构证据连接可追溯知识。连接表示概念关联,不表示算法已互相集成。
表征如何连接多肽化学、结构与功能?这是这张公开概念地图的组织问题。
原子与片段视图用于表征天然和非天然多肽化学。
训练时对比对齐序列与结构,下游推理使用序列编码器。
序列微小变化可能引发活性大幅改变,专门的基准划分暴露难以预测的区域。
RFpeptides 的公开晶体结构为多肽设计分析提供结构对照,包括 GAB_D23–GABARAP(9HGD)。
通过信息通道分解预测多肽–蛋白结合 ΔΔG。研究页展示本人授权的 V4 方法与结果;接收状态由本人确认。
编辑性联系:保留来源、不确定性和测试边界,为下一次推理提供基础。这是设计目标,不是实测学习曲线。
INTELLIGENCE FLYWHEEL / TWO LOOPS
实验反馈有成本,也需要时间。我希望经验能更早成为下一次研究的起点:一条循环改进多肽设计,另一条循环改进产生设计的系统。
结果和失败都进入下一轮判断。
通过评价的方法,才返回科研循环。
这是建设方向。当前发布仍由人审查,自主科研与自主合并闭环尚未获得运行证据。
保留任务的证据、结果与失败边界。
把经验转为有来源、可检索的知识。
识别方法缺口,提出有依据的改进。
更新 skills、工具与工作流的候选版本。
独立检查固定条件下的变化;评估器也接受检验。