在人工智能领域，位置编码技术的最新突破引发了广泛关注。由清华大学及其他多所顶尖高校联合研发的GRAPE（Group Representational Position Encoding）框架，成功将现有的旋转位置编码（RoPE）和线性偏差编码（ALiBi）等技术整合进一个统一的数学体系。这一成果为Transformer架构在位置信息处理上开辟了新的路径，标志着AI技术的又一重要进步。

研究团队从群论中汲取灵感，创新性地将"群作用"概念引入位置编码领域。该数学工具擅长描述对称变换规律，例如正方形的四种旋转方式保持图形不变性。基于这一理论突破，GRAPE框架构建出乘法与加法两大编码体系，分别对应旋转与平移两种空间变换方式。

Reader question: In the intro to this story (Did Humans Cause Extinction of the Alaskan Horse? New Scientist, May 2, 2006) - A statistical evaluation of fossil findings suggests the Alaskan species ...

为研究核糖体可视化及亚细胞组成问题，研究人员开发 RiboExM 和 ALIBi 技术，揭示新机制，意义重大。 哺乳动物细胞内挤满了数百万个核糖体（ribosome），这些微小的 “机器” 负责将遗传信息解码为蛋白质。长期以来，人们一直认为核糖体是结构和功能均一的 ...