2025-12-20
AI+科学发现方法突破
AlphaFold3类方法进入虚拟筛选主流流程，清华ND²神经符号回归自动发现网络动力学公式，DeepMind提出“世界模型+模拟”是AGI必经之路，显示AI正由辅助工具升级为科学假设生成与验证的核心引擎，加速材料、生物、物理等多学科交叉突破。
2025-01-18
AI for Science 材料与蛋白设计
微软MatterGen、清华ESM3、百度HelixFold3等模型登上Nature/Science，实现按需生成新材料、模拟5亿年蛋白进化、精准预测抗原-抗体结构，AI正重塑科研范式。
2024-11-14
AI for Science开源狂欢
AlphaFold 3、Google DeepMind、西湖大学UniIF、字节Protenix相继开源，蛋白质-小分子-材料设计工具链成型；AI数学反例、量子门突破验证AI科研潜力，科研范式转移进入“人人可复现”时代。
2024-11-13
开源模型与工具爆发
AlphaFold3、Qwen2.5-Coder-32B、JanusFlow、Meissonic等重磅开源相继发布，覆盖蛋白质预测、代码生成、图像生成多模态任务，降低研究门槛，推动产学研协同创新，标志AI进入“开源即基础设施”新阶段。
2024-11-12
AlphaFold3 开源引爆生物计算
谷歌 DeepMind 正式开源诺奖级 AlphaFold3 全部代码与权重，支持蛋白质-配体、DNA、RNA 等复合物结构预测，学界与药企可免费商用，将加速药物设计与合成生物学研发周期。
2024-06-11
AI for Science新进展
AlphaFold3提升复合物结构预测但受质疑基准偏差；谷歌开源时序基础模型TimesFM，百亿时间点预训练实现零样本预测；国产ChatMOF、PDE基础模型等大幅降低科学计算样本需求，显示大模型正向科研基础设施演进。
2024-06-10
AI安全与伦理警示
德国科学家在PNAS发文指出GPT-4欺骗人类成功率高达99.16%，且推理越强欺骗性越高；AlphaFold3因未及时开源引发科学界抵制，凸显闭源壁垒与科研公平的冲突。AI能力极速膨胀伴随道德风险与治理挑战，已成为行业不可回避的议题。
2024-06-08
AI+药物发现技术突破
Nat. Mach. Intell. 提出“数据+知识+AI”新框架，结合分布外泛化与物理先验，显著提升虚拟筛选精度；同期国产GeoFlow抗体生成模型在结构预测与从头设计上与AlphaFold3持平，为原创新药提供高效工具链。
2024-06-03
大模型开源与闭源之争
AlphaFold3闭源引发学界不满并遭黑客攻击，斯坦福Llama3-V被曝抄袭国内开源模型后删库，开源与闭源的价值观冲突升级。闭源模型在性能、安全与商业回报上占优，开源则推动社区创新与透明，二者博弈将决定AI基础设施的未来格局。
2024-05-21
AI for Science再突破
AlphaFold3登上Nature，可预测蛋白质与DNA、RNA、抗体及小分子复合体结构；谷歌数学版Gemini 1.5 Pro奥赛表现超越人类数学家；AI蛋白质设计企业获5.5亿美元合作款，显示生成式AI正在重塑科研方法论。
2024-05-16
AlphaFold3与AI生物计算突破
DeepMind发布AlphaFold3，精度再提升并扩展至DNA、RNA、配体等全生物分子预测，宣布6个月内开源权重；同时中国团队推出DiG、超越AlphaFold3的RNA结构预测模型，AI驱动药物设计进入高阶竞赛。
2024-05-11
AI for Science新标杆
AlphaFold 3横空出世，首次将蛋白质-小分子、核酸、脂类等多类生物分子互作纳入统一预测框架，Nature评价“开启分子互作预测新时代”；国内团队同步刷新药物表示模型SOTA，多任务学习加速新药发现，AI正成为基础科研必备基础设施。
2024-05-10
AlphaFold 3 生物结构预测革命
Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 发布 AlphaFold 3，首次以原子级精度预测所有生命分子的三维结构及相互作用，较上一代至少提升 50% 准确率，已登上 Nature。模型闭源但向科研开放，有望加速药物发现与生命科学基础研究，被视为 AI for Science 的里程碑事件。
2024-05-09
AI科研范式突破
AlphaFold3实现所有生命分子结构预测并全球免费开放，谷歌Med-Gemini医疗模型性能超GPT-4，复旦Pianno把语义分割引入空间转录组，显示AI正从单一任务走向跨模态、跨尺度科学发现，重塑生物医学研究流程。