Brian Hie 团队报告 Evo 2 的生成式上下文学习能力
Brian Hie 团队报告 Evo 2 在少量同功能序列提示下可生成功能相似的新序列，作者称这是一种生成式上下文学习（ICL），且为训练时未预料到的涌现现象。
推荐理由：作者报告 Evo 2 在少量同功能序列提示下生成相似功能序列，并延伸到调控元件与蛋白设计任务。
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EvolutionaryScale 的全部动态：ESM 系列前沿生命大模型、开源权重、从头生成功能蛋白突破与商业合作。
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Brian Hie精选AI 评分7878
ACS JCIM (化学信息与建模)精选AI 评分6363 HEIWA：向 ESM3 注入水-蛋白相互作用的混合显隐式水注意力模块
【全文总结】作者提出 HEIWA 混合显隐式水注意力模块，把溶剂介导的力场信息注入 ESM3 残基嵌入，以修正无溶剂建模导致的物理偏差。研究以嗜热蛋白同源分类为代理任务，用 70 个蛋白的分子动力学 RMSF 基准做生物物理筛选，发现基线模型系统性把氢键误判为失稳因素、并低估表面残基迁移率，加入 HEIWA 后 120 组超参数中有 4 组通过筛选。
推荐理由：研究用嗜热蛋白分类代理任务揭示 ESM3 缺少溶剂编码带来的物理偏差，并提出可迁移的注意力修正模块。
Roshan Rao精选AI 评分6060 Roshan Rao 发布用公开 API 复现 ESMFold2 规模扩展结果的仓库
Roshan Rao 表示所有必要参数已更新，并发布仓库 esmfold2-inference-scaling，用于通过公开 API 复现 ESMFold2 的规模扩展结果。其引用的说明指出，规模扩展高度依赖对 pair representation 的扰动，论文结果设置了每轮随机 LM dropout mask、开头随机 LM 输入 mask、每轮重新随机 MSA 子采样和每轮变化的 MSA 列掩码，这些关键参数此前未在公开 API 中暴露，具体设置见补充材料。
推荐理由：作者公开可复现 ESMFold2 规模扩展结果的推理仓库，并说明此前 API 缺失的关键参数已更新。
Roshan Rao精选AI 评分6262 ESMC、ESMFold2 与蛋白机制可解释性论文更新并发布预印本
Roshan Rao 等在 bioRxiv 发布关于 ESMC、ESMFold2 和蛋白质机制可解释性的论文，并对上周初版做了修订。
推荐理由：作者说明 ESMC、ESMFold2 与蛋白机制可解释性预印本的修订内容，涉及基准评测与结果口径调整。
Alex Rives精选AI 评分8282 ESMFold2 发布：面向蛋白预测、设计与发现的开放科学引擎
Alex Rives 宣布推出 ESMFold2，一个面向蛋白生物学预测、设计与发现的开放科学引擎，称其在蛋白相互作用尤其是抗体上达到当前最优性能。作者称已针对癌症和免疫学相关的五个治疗靶点设计并验证了 miniprotein 结合剂和单链抗体，成功率很高，亲和力达到与治疗活性一致的水平。
推荐理由：ESMFold2 同时覆盖蛋白相互作用预测与结合剂设计，并给出多靶点湿实验验证结果，可作为评估蛋白基础模型能力的参照。