BoltzGen、RFD4、Mol-1：决定 binder 命中率的可能不是生成器而是过滤器
作者梳理 BoltzGen、RFD4-Proteina 与 Mol-1 的公开证据后认为，把注意力从生成器转向过滤器值得检验，但尚无把同一候选池分别交给 Boltz-2 和 Protenix 过滤再前瞻性比较湿实验命中率的公开配对研究。
推荐理由：文章把生成器与过滤器的证据分层拆开，指出结构恢复榜单与湿实验命中率之间缺少可核验的桥。
#评测/基准
药化猩球精选AI 评分5858
BioTenderAI 评分3838 人类理解生命的方式，可能正在限制 AI
Morgan Levine 在《Biology Beyond Human Intuition》中提出，细胞类型标签、实验条件和论文叙述构成的选择性观测，会成为语言模型学习生命的边界。
Ignota Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Ignota Labs 谈 AI 毒理模型验证：好指标救不了命
Ignota Labs 发文指出，AI 毒理预测模型的高 AUC、F1 等指标多来自小而窄的化学空间数据集，难以支撑化合物推进与患者安全决策。文章以 DUD-E 虚拟筛选基准的类似物偏倚为例，说明模型学到的是数据集特征而非药物-蛋白结合机制，并批评二元毒性标签忽略剂量、药代与遗传差异，hERG 抑制预测也不等于预测患者尖端扭转型室速。
推荐理由：Ignota Labs 结合 DUD-E 类似物偏倚等案例，说明毒理预测指标为何难对应真实安全性决策，并提出外部验证思路。