没想到现在的剧组都已经拮据到这个程度了，演员张萌透露：如果在两三年前，剧组给的开机红包里是肯定有钱的，但现在就不一定了。

我们经常看到演员们在出演新戏时会参加一个开机仪式，而当天每个人几乎都会拿着一个红包合影，想来一是一种行业规矩，二来就是图个吉利，但至于钱包里有多少钱，想必只有演员们自己知道。

张萌就道出了其中的“小秘密”：要是放在两三年前，行业的环境还比较好的时候，大一点的剧组包的开机红包里一般都是有100块，或者66、88这样吉利的数字，小一点的团队，可能会包个50块左右。

不过现在的情况就不一样了，因为大家都在压缩预算，所以开机红包也有了很大的“缩水”，就从50、100块变成了20或者10块，甚至是5块，还有的剧组很聪明，连5块钱都花不到，而是给红包里放了一张2块钱的奖券，张萌把它理解为：剧组想要告诉你，想发财、靠自己。

不少网友看后纷纷发出感慨：

还以为明星们收的红包都是上万的；
还以为至少是666块、888块这样的数字，没想到那么小……

杨紫、成毅主演的仙侠剧《沉香如屑》新的剧情中颜淡、唐周、余墨以及萤灯（圣德）在青龙一族的地盘，为了救回朝澜，余墨集结三海之力，以九鳍一族的身份联手三海之主的力量，设局对付敖宣。最终敖宣落败，挟持萤灯离开，不过却因为想要举报应渊，结果被萤灯给击杀了。

而之后青龙一族的龙王和余墨发现了一个秘密，那就是仙魔之战的背后和东海龙王有联系，他利用东海龙王覆灭了九鳍一族，而关于三大帝君以及北溟仙君、计都星君的死都是一场阴谋。接下来唐周必须得抓紧寻找四大神器的步伐了，否则一旦被仙界察觉，必将会有人出手对付唐周。

本来唐周、颜淡、余墨等人这一行是想要护送圣德（萤灯）返回她的师门的，但因为青龙一族的龙王结果去了南海，东海龙族的事情算是暂时告一段落，朝澜在余墨的支持之下极可能成为四海之主，而预告中萤灯似乎黑化了，出手要杀颜淡、余墨，就连唐周她也想要杀，不过她最后的结局可想而知，必然是失败。

接下来唐周应该是要返回师门凌霄派的，颜淡自然也跟了去，至于余墨暂时没有跟着颜淡。不过预告中来看，颜淡的花妖身份似乎是被凌霄派的人知道了（应该是大师兄揭穿的），而且被凌霄派的人给抓住折磨，非常的凄惨，不仅如此，凌霄派的掌门还要唐周杀了颜淡，他对于妖和人对立的观念太过执拗。

而唐周会杀了颜淡么？当然不会，不仅不会，这一次唐周更是选择了背叛师门，强行救下颜淡，霸气护妻。纵然凌霄派希望他能够继承掌门之位，不允许他动情，可唐周却不由自主的爱上了颜淡，而这一次他没有向前世应渊那般碍于天条，导致颜淡在忘川苦渡九百年，而是霸气护颜淡，唐周和应渊相比，更为真实。

当然不能说应渊不如唐周，只能说在感情这方面唐周比应渊可果断多了，也被应渊更有勇气。应渊对六界的爱和责任让他无法反抗天条，只能让颜淡忘情，而唐周则不会让颜淡受委屈。不过从花絮和预告来看，颜淡最终恢复了记忆，杀了唐周，只为了应渊归来，颜淡更爱的还是应渊，而不是唐周。

总而言之唐周接下来要在师门和颜淡之间选择，果断选择颜淡，还是令人很欣慰的，希望唐周和应渊的“换场”不要太虐了吧。好了，本文我们就先聊到这儿，感谢你的阅读，我们下期见！

【谷歌的DeepMind人工智能预测了几乎所有已知蛋白质的3D结构】直到1957年，剑桥大学的科学家John Kendrew第一个成功确定了蛋白质原子的结构并制造了一个6分辨率的肌红蛋白三维模型，之后他在1960年建立了一个几乎完整的结构。由此，他解开了肌红蛋白结构的秘密，这是一种在肌肉细胞中发现的储氧蛋白 —— 肌红蛋白是一种由154个氨基酸组成的链，有助于为我们的肌肉注入氧气。

尽管这一发现具有革命性，但Kendrew并没有完全打开蛋白质结构的闸门。在下一个十年中，还发现了不到十几个。由于发现了肌肉组织中肌红蛋白的结构，Kendrew与Max Ferdinand Perutz分享了1962年诺贝尔生理学或医学奖（后者的贡献是发现了血红蛋白的结构）。

快进到今天。

近日，谷歌的DeepMind公司宣布，它已经成功地利用人工智能预测了几乎所有科学已知的编码蛋白质的3D结构。这是在植物、细菌、动物和人类中发现的超过2亿种蛋白质——几乎涵盖了你能想象到的任何东西。

DeepMind创始人兼首席执行官DeepMind创始人兼首席执行官近日告诉记者：“从本质上讲，你可以认为它覆盖了整个蛋白质世界。”

这多亏了AlphaFold —— DeepMind开创性的人工智能系统，它有一个开源数据库，因此全世界的科学家都可以自由地参与他们的研究。自去年7月AlphaFold正式启动以来——当时它只精确定位了大约35万个3D蛋白质——该项目在研究领域取得了显著进展。

Hassabis说：“超过50万名研究人员和生物学家利用该数据库查看了200多万个结构。这些预测结构帮助科学家取得了辉煌的新发现。”

例如，今年4月，耶鲁大学的科学家呼吁AlphaFold的数据库帮助他们实现开发一种新型高效疟疾疫苗的目标。去年7月，朴茨茅斯大学的科学家利用该系统设计了酶，以对抗一次性塑料污染。朴茨茅斯酶创新中心主任、后一项研究的研究员John McGeehan告诉《纽约时报》：“这使我们比现在还领先了一年。”

这些努力只是AlphaFold最终所到达的一小部分。

“仅在过去一年，就有上千篇关于广泛研究主题的科学文章使用了AlphaFold结构；我从未见过类似的东西，”欧洲分子生物学实验室蛋白质数据库的深度思维合作者和团队负责人Sameer Velankar在新闻稿中说。

Hassabis说，其他使用过该数据库的人还包括了那些试图提高我们对帕金森氏症的理解的人，希望保护蜜蜂健康的人，甚至还有一些人希望获得对人类进化的宝贵见解。

“AlphaFold已经改变了我们对化石记录中分子生存的思考方式，我可以看到它很快将成为研究人员的基本工具，不仅在进化生物学领域，而且在考古学和其他古科学领域，”都灵大学副教授Beatrice Demarchi说。世卫组织最近在一份新闻稿中表示，世卫组织在一项关于古代鸡蛋争议的研究中使用了该系统。

在未来几年中，DeepMind还打算与被忽视疾病药物倡议和世界卫生组织的团队合作，目标是为研究较少但普遍存在的热带疾病，如恰加斯病和利什曼病找到治疗方法。

“这将使世界各地的许多研究人员思考他们可以做什么实验，”DeepMind合作者、EMBL副主任Ewan Birney告诉记者，“想想他们研究的生物体和系统中发生了什么。”

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