今年三月，Liam Fedus 在推特上宣布离开 OpenAI。这条推文的影响力超出了所有人的预期——硅谷的风投们几乎是立刻行动起来，争相联系这位 ChatGPT 最初小团队的核心成员、曾领导 OpenAI 关键的后训练部门的研究者，他的离职甚至一度引发了一场“反向竞标”。
OpenAI新研究团队，刚刚曝光了——OpenAI for Science，致力于构建加速数学和物理领域新发现的人工智能系统。
AI for Science的浪潮下，彻底激发了投资人的热情。 据彭博社报道，AI公司Lila Sciences已经完成2.35亿美元的A轮融资，公司估值约为12亿美元。
OpenAI近期动作频频。首先斥巨资收购实验平台Statsig，并任命创始人Vijaye Raji为应用部门新CTO。同时还启动了「OpenAI for Science」项目，致力于打造AI驱动的科学发现平台，以加速基础科学突破。
今年的世界人工智能大会（WAIC）可谓热闹非凡，据说有的展台甚至一度拥挤到工作人员都难以进入。 在出圈的众多机器人和终端产品之外，另一个领域也值得我们关注：科学智能（AI for Science，AI4S）。
微软「AI for Science」团队推出BioEmu，将蛋白质研究速度提升10万倍！从结构到功能，从折叠到突变，这个开源神器正改变药物研发的未来。
7 月 10 日，微软研究院 AI for Science 团队在《Science》杂志发表了题为「Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning」的研究成果。
当前，驱动科学研究的人工智能（AI for Science，AI4S）在单点取得了可观的进展，实现了工具层面的革新，然而要成为「革命的工具」，需要采用「通专融合 AGI」方式。
FutureHouse 是由 Google 前 CEO Eric Schmidt 资助创立的、专注于 AI for Science 方向的的 AI Lab，团队的长期目标是打造可自主提出问题、规划实验、迭代假设的 AI 科学家体系。
上世纪 50 年代信息论和 DNA 双螺旋的发现，点亮了生命科学与数字互联网这两个最关键的科技树；今天 AI for Science 开始将这两股洪流汇聚并指数级加速。 大模型对生物系统这样复杂、非线性的系统有着前所未有的理解和生成能力，有望成为加速科学发现的关键引擎。
