Locus 自主发现系统：让 AI 智能体改造 Boltz-2 并搜索抗体序列空间
yusufroohani · x · 2026-11-04
作者介绍其自主科学发现系统 Locus 的思路与结果：
- 核心主张：科学基础模型（Scientific FMs）提供的是「生物结果的地图」，而 Locus 能同时改造这些地图并在其中搜索——例如把 Boltz-2 适配到新的化学系列与靶点，以及设计利用 ESM 在序列空间中搜索的抗体工作流。
- 定位差异：现有 agent 多用于编排工具、提升通量；他们要做的是让系统自主改造发现循环本身，解决评估噪声大、实验成本高、长任务容易跑偏等挑战。
- 外推判断：计算场景下的发现与湿实验发现面临同样问题（数据少、评估噪声、搜索空间巨大），因此为计算场景开发的闭环发现平台将越来越多地用于物理实验。
这是一条 6 段线程的中段，完整阐述了 AI for Science 中「适配基础模型 + 搜索模型潜空间」的范式。
所属事件:Intology 发布自主科研系统 Locus，宣称分子设计超越专家 SOTA(11 条相关)→
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