谷歌解散了诺奖级AI项目AlphaFold团队，核心成员包括诺奖得主约翰·詹伯已加盟Anthropic。团队被重组至Gemini和Isomorphic Labs，后者基于AlphaFold，项目或继续。此举可能影响药物研发和疾病研究。

据金融时报报道，谷歌DeepMind解散了曾获诺贝尔奖的AlphaFold团队，成员被分流至Gemini、基因组、核聚变等项目及Isomorphic Labs，部分核心成员如John Jumper转投Anthropic。谷歌转向以Gemini为底座的科研平台，但专家分散或影响专注度，能否再攻克难题存疑。

谷歌解散了诺贝尔奖得主AlphaFold团队，转向专注Gemini聊天机器人。AlphaFold曾高效预测2亿蛋白质结构，造福全球科研，但团队被拆散，核心成员跳槽，数据库无人维护。此举引发学界批评，被视为资本优先于基础科学，诺奖成就难敌商业利益。

RNAbpFlow是一种新型RNA三维结构预测模型，基于序列和碱基配对信息，无需多序列比对。该模型在CASP16竞赛中表现优异，成功预测大多数RNA靶标的结构，显示出其在RNA结构预测中的潜力和优势。

谷歌DeepMind的诺奖得主John Jumper离职，加入竞争对手Anthropic。他曾领导AlphaFold团队，推动蛋白质结构预测技术的发展。目前DeepMind面临人才流失和商业化挑战，内部士气低落，短时间内失去两位核心人物，外界对其AI模型能力表示担忧。

诺奖得主约翰·江珀离开谷歌DeepMind加盟Anthropic，反映出谷歌在AI人才和编程工具上的困境。江珀曾领导AlphaFold项目，解决蛋白质折叠问题，但谷歌在企业级AI编程工具上表现不佳，导致人才流失，内部士气低迷，产品混乱，未来信心不足。

字节跳动AI4S负责人顾全全宣布离职，结束近三年的工业界生涯。他在AI制药和大语言模型领域取得显著成就，主导了SeedFold等模型的开发。顾全全将创业，专注于AI制药，并已获得多家投资机构支持。

材料AI模型MPA通过中期训练和混合头设计，显著提升了对真实实验数据的预测能力。在40个工业任务中，MPA表现优异，尤其在新结构方面展现出强大的“物理直觉”。该方法结合理论计算与实验数据，推动了材料科学的发展。

AI Shortlist 是一篇关于人工智能的文章，探讨了其技术、应用及发展趋势，分析了AI对各行业的影响及未来潜力。

2024年诺贝尔化学奖授予David Baker及其AlphaFold，强调结构生物学的重要性。BioStruct-Africa致力于在非洲发展该领域，举办研讨会提升研究人员技能，但面临人才流失和基础设施不足的挑战。呼吁加强投资以促进当地能力建设，留住人才，推动非洲健康研究的创新。

MassiveFold 是 AlphaFold 的优化版本，能将蛋白质结构预测时间从数月缩短至数小时。它通过并行计算和增强采样，提高了预测的质量和效率，适用于多种硬件，解决了高 GPU 需求和存储问题。