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工具与格式仿真
微软的蛋白构象系综生成模型，单 GPU 每小时数千构象
原理：Microsoft Research AI for Science，Science 2025-07。先在处理后的 AFDB 上预训练，再用大规模 MD 数据继续训练（摘要称 >200 ms，FU Berlin 稿称 >100 ms），再用 >50 万条实验稳定性数据微调 [1][2]。
代表实现与用户：单 GPU 每小时可生成数千个独立构象，称比 MD 少 1 万至 10 万倍 GPU 小时（公司口径）[1]。属"二代仿真"，以一代 MD 计算为燃料（见 三代仿真框架）。
局限：依赖 AF2/AFDB 作"教师"，上限受教师约束（见 AlphaFold DB 与结构蒸馏）；MD 数据量口径 100–200 ms 不一致；⚠️ 未见独立第三方复核。
来源
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卡片整理 2026-10-15。公司自报数据标“公司口径”；⚠️ 为未经独立核实。