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<p>本期节目，我们邀请到硅谷AI生物科技新锐公司EvolutionaryScale的机器学习工程师Tina，一起深入探讨蛋白质生成式AI模型ESM3如何颠覆传统生物研究。从Meta实验室被裁到组建初创公司，再到加入扎克伯格生物中心，这支团队如何用“科技公司思维”破解蛋白质设计难题？我们还将讨论AI制药的现状、模型可解释性的挑战，以及硅谷工程师如何用“初学者心态”推动基础科学。</p><p><strong>本期嘉宾:</strong></p><p>Tina｜Evolutionary Scale机器学习工程师，前自动驾驶领域产品经理，从零转型AI生物领域的跨行者</p><p><strong>时间轴：</strong></p><p>06:10 AI制药行业光谱：传统药厂 vs. 科技巨头</p><p>08:00 为什么AI特别适合解决生物问题？</p><p>12:39 “失败经验限制想象力”：科技公司背景团队的“初学者心态”优势</p><p>17:48 蛋白质结构预测的演进史</p><p>23:43 Scaling Law的坚定信仰: 为何相信“数据+算力”优于复杂模型架构？</p><p>27:07 最浪漫的评估指标：生成具有发光功能的GFP蛋白质，模拟自然界5亿年演化</p><p>32:32 AI制药的现实挑战：结构预测的“失之毫厘，谬以千里”、毒性、特异性等临床前障碍</p><p><strong>相关提及:</strong></p><ul> <li>公司：Evolutionary Scale, Meta FAIR, Google Health, OpenAI, Chan Zuckerberg Biohub</li> <li>文章：《The Bitter Lesson》</li></ul><p>我们的小红书账号也开始运营啦！如果不想要错过我们的内容更新，欢迎大家关注我们的小红书账号 <a href="https://xhslink.com/m/9GIOaOJMles">@八爪鱼bioctopus🐙 </a></p><p>感谢收听！欢迎订阅、转发给身边感兴趣的朋友们！</p><p>关于我们:</p><blockquote>小羊 - 生物科技公司生信岗打工人，专注于肿瘤精准医疗。什么都想学一学，想要成为生活杂家，攀岩烘焙修炼中。</blockquote><...