世界是变化的，分子是运动的，从预测静态单一结构走向动态构象分布是揭示蛋白质等生物分子功能的重要一步。探索蛋白质的构象分布，能帮助理解蛋白质与其他分子相互作用的生物过程；识别蛋白质表面下的潜在药物位点，描绘各个亚稳态之间的过渡路径，有助于研究人员设计出具有更强特异性和效力的目标抑制剂和治疗药物。但传统的分子动力学模拟方法昂贵且耗时，难以跨越长的时间尺度，从而观察到重要的生物过程。
数学领域，以其廉价的数据及问题的严谨性，成为了人工智能辅助发现的理想试验场，但唯有人类自己，才能区分出好猜想和坏猜想。
预训练语言模型在分析核苷酸序列方面显示出了良好的前景，但使用单个预训练权重集在不同任务中表现出色的多功能模型仍然存在挑战。
大模型带来的生命科学领域突破，刚刚再传新进展。
开启AI分子预测付费时代
AI究竟可以多大程度提升创新药开发成功率，近日波士顿咨询（BCG）在《 Drug Discovery Today 》上一篇论文给出了答案
「如果这可以重现的话，这就是我们所知的世界末日！功能建模的新时代已经开始。」欧洲分子生物学实验室（EMBL）的科学家 Jan Kosinski 发推文表示。他在 AlphaFold 3 发布后，立刻用它做了一系列简单的测试，并把相关结果发在了 X 上。
刚刚提出了KAN的MIT物理学家Max Tegmark和北大校友刘子鸣，又有一项重磅研究问世了！团队发现，它们用AI发现了物理学中的新方程，从此，AI很可能被引入物理学研究领域，帮助人类物理学家做出全新的发现。
当人们还在呼唤GPT-5、辗转于各种聊天机器人争夺战时，Google已经把人工智能模型与现实世界的距离又拉近了一大步。
我们知道，球状星团是一种受引力束缚，成员由几万颗到数百万颗恒星组成的古老星团，在外观上大多呈球形，但也有可能受其他天体系统的引力影响使得形状偏离球形。球状星团的动力学演化过程，星族合成路径等是当今天文学界的研究热点。
