字节跳动Seed团队推出新一代折叠模型SeedFold,为生物分子结构预测领域的基础模型缩放提供了新思路。该模型在多个蛋白质相关任务中的性能超越了AlphaFold 3,并揭示了三个关键“缩放配方”:模型缩放主张加宽而非加深,实验显示加宽主干效果更佳;架构创新引入线性三角注意力机制,将计算复杂度从立方级降至平方级;数据扩展通过大规模知识蒸馏,将训练数据集扩充至2650万个样本。在FoldBench基准测试集上,SeedFold及其线性版本在多个关键任务上表现最佳。研究人员指出,未来可探索专家混合网络和训练后缩放两个方向,SeedFold为构建下一代生物分子基础模型奠定了基础。
