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命中率比前SOTA高100倍，Chai-2可在24孔板中实现零样本抗体发现

从零开始可靠地设计功能性抗体一直是一项艰巨的挑战，这需要对数千甚至数百万个设计进行大规模的实验筛选才能可靠地找到目标。

量子多体方法为计算分子和材料的电子特性提供了系统的途径，但高昂的计算成本限制了其在大规模应用中的应用。由于多电子波函数的复杂性，能够捕捉基本多体物理的机器学习模型仍然有限。

基于扩散的生成模型近期在从头设计蛋白质方向取得重大突破，显著推动了领域发展。然而，有证据表明：一些特定折叠类别的蛋白质骨架，AI 模型仍难以生成。并且

编辑丨%在直径仅 0.1 毫米的血管里操控微型机器人，如同用筷子夹起细菌 —— 传统强化学习需要 2500 万次物理实验才能学会导航，而生物医学场景根本等不起。

编辑丨%人类专注于物体的含义，而人工智能则专注于视觉特征。在过去的许多研究中，比较人类和 AI 中的表征的工作都依赖于全局标量度量来量化它们的一致性。但若无明确的假设