视频亮点
Sergey Edunov认为扩散模型在3D结构预测中的创新比图像生成更有价值。
Evan Feinberg批评2Å RMSD benchmark大多是'slop'，不具备真正的评估意义。
PEARL在OpenBind基准上零样本超越所有cofolding模型，尤其针对难治的诱导契合靶点。
药物发现中的扩散模型创新远超图像生成
Genesis CTO Sergey Edunov（曾主导Meta Llama 2/3预训练）与创始人 Evan Feinberg 在访谈中讨论了AI药物发现的最新突破。核心论点：扩散模型在3D结构预测中的创新已超越图像生成领域，成为当前最迷人的架构方向。
他们发布了 PEARL（Place Every Atom at the Right Location）模型，不仅能预测配体结合位点，还能模拟蛋白质自身如何柔性变形以适应配体，这是长期难以攻克的问题。
