模型先从大规模低保真数据学习通用先验，再用精选实验数据细化结构准确性与亲和力预测。
同一模型连接生成、打分与结构约束，可减少不同工具之间的信息损失和人工切换。
它强化 2030 年前的专业智能体路径：模型会先成为药物团队里的多功能协作者。
- 回顾性基准和案例研究不能替代前瞻性湿实验；数据偏差和合成可行性仍可能造成高淘汰率。
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信号 / 016
药物生成与亲和力预测开始合并进同一模型
药物 AI 正从多个孤立模型的流水线，转向共享化学与结构先验的统一工作台。
领域人工智能
时间尺度2—5 年
判断状态初始判断
证据置信度76%
这个分数代表什么？
它综合衡量来源可靠性、交叉验证程度、技术成熟度与扩散迹象，用于表达当前证据强弱，不代表事件发生概率。