Scinetics提出科学Token链，酶设计基准六项指标五项SOTA
量子位 · wechat · 2026-10-15
方向：Chain of Science Tokens
- Scinetics 联合 MIT、哈佛、剑桥、港科大等机构提出把序列、结构、图像、组学等科学对象表示为模型可读写的 Token，与语言交替构成推理：文字提目标，结构状态承载中间决策
Chain of Structures (COS)
- 以酶设计为突破口，四轮逐步成形：①确定催化核心残基 → ②完善活性位点微环境 → ③构建全局骨架 → ④补全序列与侧链；每轮产生实际结构状态，后续设计须尊重已形成的约束
- 关键在推理与生成的连接：既传递明确残基/位置约束，又用连续表示把结构训练信号传回推理端
结果
- 六项评测指标五项第一：EC3 功能一致率 57.0%（超 CodeFP 的 55.3%）、pLDDT 79.3、TM-score 0.729
- 消融：去掉推理链 EC3 降至 53.4%，去掉连续接口降至 51.8%，两者结合才达最佳
- 真实酶活性提升仍需湿实验验证
长期愿景 ScienceRSI
- 科学递归自我改进：模型产出候选科学 Token 链 → 外部验证（模拟器/实验/专家）→ 有证据的轨迹进入训练集 → 训练下一代模型
- 远期目标 Scientific SuperIntelligence：单一固定模型在专业科学任务超垂直模型、在广泛科学推理超同规模通用模型；Perspective 给出 1000-3000 亿参数、10-30 万亿 Token 的探索窗口
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