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单从眼下来看，第一版 ESMFold 在预测异常蛋白结构方面并不特别出色，它在面对与已知结构差异极大、极度非主流的怪异蛋白质结构时表现会打折扣。

编辑：史佳林 约稿编辑：史佳林 责任编辑：郭 影 图片：网络图真正的好译本是能传世的，书比人长寿。

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研究论文：Breaking the Training Barrier of Billion-Parameter Universal Machine Learning Interatomic Potentials 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2604.15821v1 兼顾物理先验与扩展性的模型架构 MatRIS-MoE 建立在 MatRIS 的不变架构之上，将原子体系表示为图结构，模型对原子、成对距离和三体角度进行嵌入外，还加入任务嵌入、charge/spin 嵌入和全局特征嵌入，将不同数据集、DFT 泛函和体系类型对齐到统一表示空间中。

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