https://www.neican.ai/tags/%E8%8D%AF%E7%89%A9%E5%8F%91%E7%8E%B0/ Recent content in 药物发现 on AI内参 Hugo zh-cn Thu, 21 May 2026 12:10:03 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20260521121003979-1/ Thu, 21 May 2026 12:10:03 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20260521121003979-1/ 本文深度剖析了AI制药从辅助工具演变为行业研发核心的过程，指出AI不仅是效率工具，更是重塑药物研发底层逻辑的新操作系统，未来药厂将根据AI能力被重新定义。 https://www.neican.ai/insights/alphafoldai-20251127154005114-0/ Thu, 27 Nov 2025 15:40:05 +0800 https://www.neican.ai/insights/alphafoldai-20251127154005114-0/ AlphaFold通过深度学习彻底解决了蛋白质折叠这一长达半世纪的科学难题，并通过免费开放和AlphaFold 3的多分子交互预测能力，显著加速了全球科研进程的民主化与效率。它不仅重塑了结构生物学研究范式，更在AI药物发现、生物工程等领域展现出巨大的商业潜力和社会价值，开启了AI辅助生命科学发现的新纪元。 https://www.neican.ai/insights/aiagi-20250915101004777-1/ Mon, 15 Sep 2025 10:10:04 +0800 https://www.neican.ai/insights/aiagi-20250915101004777-1/ DeepMind CEO兼诺奖得主Demis Hassabis驳斥了当前“博士级AI”的说法，强调真正的通用人工智能（AGI）需具备全面的创造力、一致性和持续学习能力，预计5-10年内实现关键突破。DeepMind正通过发展混合模型和具身智能技术，并在AI for Science领域（特别是药物发现）展现出重塑产业的巨大潜力，同时积极应对AI能耗问题，预示着AGI或将开启科学的黄金时代。 https://www.neican.ai/insights/adit-20250714181004717-0/ Mon, 14 Jul 2025 18:10:04 +0800 https://www.neican.ai/insights/adit-20250714181004717-0/ Meta、剑桥与麻省理工学院联合发布的ADiT模型，通过统一的潜在表示和Transformer扩散框架，首次实现了分子与晶体的通用型生成，极大提升了材料与药物研发效率。这一突破不仅预示着AI在科学发现领域进入“基础模型”时代，更将驱动新材料和新药物的按需设计，对全球科研范式和产业格局产生深远影响。