8月21日消息，一个来自中美多家机构的研究团队在arXiv发布分子基础模型UBio-MolFM（编号2608.18623，8月19日提交），将生物分子动力学的模拟尺度推至10万原子量级，同时保持接近DFT（密度泛函理论）的精度。

离子传导、膜渗透与金属离子识别等生命核心过程均依赖电子结构细节，但传统第一性原理分子动力学只能处理数百原子体系。UBio-MolFM在1.6亿量子化学标签上训练，感受野覆盖非共价相互作用距离，推理成本近线性增长。关键卖点是“一个未调优势函数”（one untuned potential）即可跨体系泛化，无需针对每个体系重新拟合。

机器学习势（MLIP）正从“小模型逐体系拟合”转向“大基础模型一次训练、处处使用”，该工作与DeepMind、Meta的同路线竞速，直接服务药物递送、离子通道与膜蛋白等体系的机理研究。 （来源：arXiv）