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苹果开源轻量级蛋白质折叠模型 SimpleFold

苹果开源了SimpleFold项目,并同步发表论文《SimpleFold: Folding Proteins is Simpler than You Think》的全部代码与数据。该模型首次将“流匹配”生成式目标引入蛋白质结构预测领域,仅使用通用的Transformer层,摒弃了传统的复杂模块。 https://github.com/apple/ml-simplefold https://arxiv.org/abs/2509.18480 SimpleFold在860万条结构数据上进行训练,参数规模从100M到3B不等。它支持PyTorch与MLX双后端进行推理,并开放了在CASP14/CAMEO22等基准测试上的预测结果。 SimpleFold在保持主流方法精度的同时,实现了高效训练与多构象预测,是迄今为止最大规模的简化型蛋白质折叠模型。

字节跳动提出 Parker,让一台裸机同时跑多个互不干扰的 Linux 内核实例

字节跳动工程师向 Linux 内核社区提出了一个名为 “Parker” 的新方案,旨在让同一台机器上可以同时运行多个 Linux 内核实例,而无需依赖传统虚拟化。 https://lore.kernel.org/linux-pm/20250923153146.365015-1-fam.zheng@bytedance.com/ 在 Parker 架构下,主内核负责启动并划分硬件资源(CPU、内存、I/O 设备),然后将这些资源分配给不同的内核实例。各实例之间互不通信,完全隔离,每个实例可以针对不同的应用场景进行定制和优化,从而减少跨核调度和资源争用带来的性能瓶颈。 Parker 设计细节与用途 资源分区(partitioning):Parker 将系统的 CPU 核心、内存、IO 设备等资源分区后,每个内核实例只管理其自身分区的资源,不与其它实例共享。这样设计能降低跨核或跨实例通信与抢占的复杂性。 无通信:启动之后,各个内核实例之间没有通信。它们彼此隔离,仅在最初由 Boot Kernel 分配资源时作交互。 定制与优化:不同内核实例可以有不同的性能调优、配置(CONFIG_选项)、使用...

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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