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最近AI业界的观点开始产生变化，Jason Wei明确指出AI for Science蕴藏着巨大的机遇，而其中最大的场景在于AlphaFold 2掀起的蛋白质革命。
2024 年的诺贝尔化学奖颁发给了在结构生物学领域取得重大成就的 David Baker 团队和 AlphaFold 团队，激发了 AI for science 领域新的研究热潮。
诺奖都认可的AI蛋白质预测赛道，再添新玩家
一家刚成立6个月的初创公司Chai Discovery最近发布了能对打甚至超越AlphaFold 3的模型Chai-1，而且放出了模型权重和推理代码。不开源的DeepMind这回还能坐得住吗？
近日，成立仅 6 个月的 AI 生物技术初创公司 Chai Discovery，发布用于分子结构预测的新型多模态基础模型 Chai-1，并附带了一份技术报告，比较了 Chai-1 与 AlphaFold 等模型的性能。
谷歌DeepMind5月发布的AlphaFold 3同时席卷了生物界和计算机科学界，被认为是「有诺奖潜力的成果」。
AlphaFold 3的论文太晦涩？没关系，斯坦福大学的两位博士生「图解」AlphaFold 3 ，将模型架构可视化，同时不遗漏任何一个细节。
能抗衡AlphaFold 3的生命科学大模型终于出现了。初创公司Evolutionary Scale AI发布了他们最新的98B参数蛋白质语言模型ESM3。不仅支持序列、结构、功能的all-to-all推理，团队还在实验中发现，它设计的新蛋白质相当于模拟自然界5亿年的进化。
AlphaFold3的横空出世再次震撼了整个学术界，然而谷歌DeepMind的「不开源」引起学界不满，AlphaFold服务器遭到黑客攻击，开源项目也开始发力。
把169861个生物物种数据装进大模型，大模型竟get到了生物中心法则的奥秘——