本次高级别对话发布的《亚太地区数智赋能案例集》，聚焦人工智能大模型、智能制造、绿色算力、跨境数字贸易等领域，收录了来自亚太地区46家机构的64份案例。

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林炜彬回忆，视频发布后，蒋先生的亲属联系上了他们。

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各活动的表达量表明，许多候选物可以作为 VHH-Fc 构建体在 CHO 细胞中稳健表达（图 3）。

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（封面新闻记者马晓玉 陈光旭）7月22日，2026天府科学家创新发展大会在蓉举行。

截至2025年11月底，小梦基本维持着这样的频率和数额。

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评测将基于标准化干实验数据集，从科学性能、探索效率与计算经济性、演进逻辑严密性三个维度进行综合评估，系统检验智能体开展科研活动的能力边界。

* 通讯作者：Jinbo Xu, jinboxu@moleculemind.com 参考文献 [1] Joseph L Watson, David Juergens, Nathaniel R Bennett, Brian L Trippe, Jason Yim, Helen E Eisenach, Woody Ahern, Andrew J Borst, Robert J Ragotte, Lukas F Milles, et al. De novo design of protein structure and function with rfdiffusion. Nature, 620 (7976):1089–1100, 2023. [2] Martin Pacesa, Lennart Nickel, Christian Schellhaas, Joseph Schmidt, Ekaterina Pyatova, Lucas Kissling, Patrick Barendse, Jagrity Choudhury, Srajan Kapoor, Ana Alcaraz-Serna, et al. One-shot design of functional protein binders with bindcraft. Nature, 646 (8084):483–492, 2025. [3] Vinicius Zambaldi, David La, Alexander E Chu, Harshnira Patani, Amy E Danson, Tristan OC Kwan, Thomas Frerix, Rosalia G Schneider, David Saxton, Ashok Thillaisundaram, et al. De novo design of high-affinity protein binders with alphaproteo. arXiv preprint arXiv:2409.08022, 2024. [4] Chai Discovery Team, Jacques Boitreaud, Jack Dent, Danny Geisz, Matthew McPartlon, Joshua Meier, Zhuoran Qiao, Alex Rogozhnikov, Nathan Rollins, Paul Wollenhaupt, et al. Zero-shot antibody design in a 24-well plate. bioRxiv, pages 2025–07, 2025. [5] Luis S Mille-Fragoso, John N Wang, Claudia L Driscoll, Haoyu Dai, Talal Widatalla, Xiaowei Zhang, Brian L Hie, and Xiaojing J Gao. Efficient generation of epitope-targeted de novo antibodies with germinal. bioRxiv, 2025. [6] Hannes Stark, Felix Faltings, Min Gyu Choi, Yuxin Xie, Eunsu Hur, Timothy O’Donnell, Anton Bushuiev, Talip Uçar, Saro Passaro, Weian Mao, et al. Boltzgen: Toward universal binder design. bioRxiv, pages 2025–11, 2025. [7] BioGeometry Team and Jian Tang. Rapid de novo antibody design with geoflow-v3. bioRxiv, pages 2025–10, 2025. [8] Sheng Xu, Qiantai Feng, Lifeng Qiao, Hao Wu, Tao Shen, Yu Cheng, Shuangjia Zheng, and Siqi Sun. Foldbench: An all-atom benchmark for biomolecular structure prediction. bioRxiv, pages 2025–05, 2025. [9] Josh Abramson, Jonas Adler, Jack Dunger, Richard Evans, Tim Green, Alexander Pritzel, Olaf Ronneberger, Lindsay Willmore, Andrew J Ballard, Joshua Bambrick, et al. Accurate structure prediction of biomolecular interactions with alphafold 3. Nature, 630 (8016):493–500, 2024. [10] Helen M Berman, John Westbrook, Zukang Feng, Gary Gilliland, Talapady N Bhat, Helge Weissig, Ilya N Shindyalov, and Philip E Bourne. The protein data bank. Nucleic Acids Research, 28 (1):235–242, 2000. [11] Claudio Mirabello and Björn Wallner. Dockq v2: improved automatic quality measure for protein multimers, nucleic acids, and small molecules. Bioinformatics, 40 (10):btae586, 2024. [12] Saro Passaro, Gabriele Corso, Jeremy Wohlwend, Mateo Reveiz, S. Thaler, Vignesh Ram Somnath, Noah Getz, Tally Portnoi, J. Roy, Hannes Stark, D. Kwabi-Addo, Dominique Beaini, Tommi Jaakkola, and Regina Barzilay. Boltz-2: Towards accurate and efficient binding affinity prediction. bioRxiv, pages 2025–06, 2025. [13] ByteDance Seed. Protenix-v2: Broadening the reach of structure prediction and biomolecular design. 2025. [14] ByteDance AML AI4Science Team, Xinshi Chen, Yuxuan Zhang, Chan Lu, Wenzhi Ma, Jiaqi Guan, Chengyue Gong, et al. Protenix—advancing structure prediction through a comprehensive alphafold 3 reproduction. bioRxiv, pages 2025–01, 2025. [15] Salvatore Candido et al. Language modeling materializes a world model of protein biology, 2026. URL https://github.com/biohub/esm. Biohub preprint. [16] Ivan Anishchenko, Samuel J Pellock, Tamuka M Chidyausiku, Theresa A Ramelot, Sergey Ovchinnikov, Jingzhou Hao, Khushboo Bafna, Christoffer Norn, Alex Kang, Asim K Bera, et al. De novo protein design by deep network hallucination. Nature, 600 (7889):547–552, 2021. 附录 A 设计 VHH 序列针对已知抗体数据库的 CDR 相似性分析 为评估设计序列相对于已知抗体序列的新颖性，我们对 338 个 VHH 序列进行了 CDR 相似性分析，涵盖 11 个靶标系统，并额外检查了每个系统中亲和力最高的 VHH 候选物。

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于是，Bar-Natan 开始尝试用更易计算的不变量去逼近 Kontsevich integral，同时尽量保留其中有价值的信息。

文章还指出，现有评估体系远远不够，因为多数基准仍停留在小规模，而未来真实系统可能需要面对上千到上百万智能体！ 总体来看，这篇综述的价值不只是总结已有工作，更在于给大规模智能体网络研究提供了一张结构地图。

与 AlphaFold Database 相比，这个新 atlas 的条目多出8 亿以上；与此前版本的 ESM Atlas 相比，也多出约3 亿。

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现在的 AI 科研就像是一场追求极致性能的漫漫征途。

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06 Teleconnection 重建能力分析 论文进一步分析了模型对遥相关结构的重建能力。

编辑丨% 过去两年，具身智能（embodied AI）走向一个明确方向：把视觉、语言和行动统一进一个大模型。

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