2026 年 5 月 27 日，《Nature》上发表了一篇名为「Move over, AlphaFold: open source model predicts shape of 1 billion proteins」的文章，宣布由 Meta 前大模型团队负责人 Alex Rives 领衔、陈·扎克伯格生物中心（Chan Zuckerberg Biohub）团队打造的全新人工智能模型ESMFold2正式面世。

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微型化与可穿戴性：整个系统必须足够小、足够柔韧，才能舒适地戴在手指上。

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九、局限与展望 DAO 展示了基础模型在晶体结构预测中的潜力，但仍存在明显局限： 后续工作中，团队计划扩展预训练数据规模、探索更先进的生成范式，并尝试面向特定属性（如高温超导性）的材料设计。

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以蛋白质为例，一个普通蛋白质大约有 10^300 种可能的构象。

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粒子的命运在于其密度 在新研究中，团队加入了经典物理的另一个要素：「密度」，本质上是某条路径被选择的概率。

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图 6：利用 HorusEye 进行 X 射线断层成像退化分析。

结果显示，STCast 在短期预报中与其他模型相当，但在长期预报中优势显著： 图 5：台风路径预测对比。

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