OpenAI GPT-4深度探索：精准建模基础蛋白质结构，开辟AI生物科学新纪元

近日消息，罗格斯大学最新研究揭示，OpenAI的GPT-4语言模型展现了惊人的能力，能够以高度精准度模拟简单的氨基酸及蛋白质结构，为AI辅助生物科技研究开辟了全新可能。

相关研究成果发表在《Scientific Reports》上，该科研团队使用 GPT-4 AI 语言模型，探索其在基本结构生物学任务中的表现，结果发现该 AI 模型可以准确预测分子结构。

科学家们要求 GPT-4 建立 20 种标准氨基酸的三维结构模型，在反馈结果中准确地预测了原子组成、键长和角度，不过 GPT-4 在模拟环状结构和立体化学构型时却出现了错误。

在另一项实验中，GPT-4 被要求模拟常见的蛋白质结构元素--α-螺旋的结构，需要集成 Wolfram 插件进行数学计算，结果模型与实验确定的 α-螺旋结构相当。

此外，GPT-4 还分析了抗病毒药物 Nirmatrelvir 与 SARS-CoV-2 主要蛋白酶之间的结合。该模型正确识别了参与结合的氨基酸，并准确指定了相互作用原子之间的距离。

由于 GPT-4 并不是专门为结构生物学任务开发的，因此这些能力非常突出。研究人员指出，GPT-4 的建模方法尚不明确。它可以使用训练数据集中的现有原子坐标，也可以从头开始重新计算结构--要得出明确的结论，还需要进一步的广泛研究。

研究人员表示，AlphaFold 3 等专用人工智能工具可以预测更复杂的结构，而 GPT-4 则有望完成基本的结构生物学任务。这种建模能力目前还很初级，实际应用有限。

尽管如此，研究小组表示，这项研究开创了将这种技术应用于结构生物学的先例。研究人员建议进一步研究生成式人工智能的能力和局限性，可以在结构生物学领域之外，进一步探索 AI 在其他潜在的生命科学领域的应用。

OpenAI SearchGPT首批万人测试圆满结束，候补注册通道现已关闭

8月20日消息，OpenAI最近宣布，其SearchGPT项目的候选名单招募已经结束，该项目谨慎地挑选了10,000名用户参与封闭测试。未被抽选参与本次测试的申请者们正陆续收到通知邮件，告知他们这一结果。此举引发了外界对SearchGPT功能与未来开放范围的好奇与期待。

于 7 月也同样提交了候选申请，于 8 月 17 日收到来自 OpenAI 的邮件，表示感谢报名参加 SearchGPT，目前无法发出邀请，后续会进一步扩大邀请测试规模。

SearchGPT 目前仅向少量用户开放，官方介绍为：“全新搜索功能原型，利用我们人工智能模型的优势，为您提供清晰、相关的快速答案”。

SearchGPT 可以让用户用自然语言提问，并获得详细、易懂的答案，就像在与专家交谈一样。系统能够保持对话的上下文，理解复杂的查询，甚至自己澄清细节。