闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 蛋白质模型的GPT时刻来了！ 清华大学智能产业研究院（AIR）周浩副教授课题组联合上海人工智能实验室发布了 AMix-1 ： 首次以 Scaling Law、Emergent Ability、In-Context Learning和Test-time Scaling的系统化方法论 来构建蛋白质基座模型。 这为通往蛋白质的通用智能构建起了新的技术范式。让停留在BERT时代、缺乏可扩展性和通用性的蛋白质基座领域实现了向GPT时代的跨 越。 就像NLP领域的ChatGPT一样，AMix-1不再局限于某一种蛋白质任务，而是能举一反三、自主学习。 而在GPT时代，系统化的讨论逐渐显现，通用智能的爆发也因此开始。 然而，在蛋白质基座领域，几乎没有贯彻这条智能涌现的路径，一系列工作同样停留在BERT时代， 在"预训练+任务微调"这一范式下前行， 缺乏对可扩展性、通用性和涌现能力的系统化讨论 。 | Model | | Scaling Law | Emergent Ability | In-Context Learning | Test-time Scaling | | ...