机器之心数据服务现已上线，提供高效稳定的数据获取，简化数据爬取流程。

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国内首个国产版AlphaFold3——HelixFold3发布，精准度超越AlphaFold3，支持在线服务，零代码操作，推理成本低，速度快。该模型在RNA和抗原-抗体结构预测中表现优异，助力药物研发，降低科研成本。

1月15日19:00，HyperAI将举办第6期「Meet AI4S」直播，南开大学郑伟教授将分享基于深度学习的生物大分子结构预测，介绍其团队的预测工具及国际大赛成就，探讨蛋白质结构预测的历史与应用。

HyperAl更新了AlphaFold3数据库，推出了占用不到300MB的蛋白质预测Demo，支持单卡A6000快速部署，并上线多个优质数据集和教程，促进AI研究与应用。

AlphaFold2因在AI4S领域的突破获诺贝尔奖，升级版AlphaFold3可预测蛋白质及其与生物分子的相互作用。Google DeepMind已开源AlphaFold3模型及数据库，供学术研究使用。

谷歌开源了AlphaFold3模型，科学家可免费下载并运行，推动生命科学研究。该模型能预测所有生命分子的相互作用，显著提高预测准确度，助力药物发现与疾病治疗。

AlphaFold3是通过减少多序列比对的使用和引入扩散模块来进行结构预测的技术杰作。尽管具有更高的分辨率和预测相互作用的模型元素，但AlphaFold3的伪代码无法轻松重现模型，引发了科学界的批评。AlphaFold3的发布提醒学术界依赖科技公司开发和分发工具的风险。尽管弥补了一些缺陷，但由于封闭源和幻觉的限制，AlphaFold3不会对社区产生同样的影响。

百度飞桨螺旋桨PaddleHelix团队开源了基于大规模预训练方法的HelixDock全原子扩散模型，能够准确预测蛋白质和小分子的结合构象。该模型具有高精度、泛化能力和鲁棒性，通过大规模数据验证了AI在科学领域的Scaling Laws。HelixDock代码和训练数据已全面开源，PaddleHelix计算平台提供免费在线服务。