Meta Llama 负责人转战分子 AI，PEARL 零样本夺冠 OpenBind

Meta Llama 团队负责人 Evan Feinberg 与 Sergey Edunov 离职创办 Genesis Molecular AI，将大模型训练经验迁移至 AI 药物发现领域。其团队提出的 PEARL 方法在 OpenBind 基准上实现零样本 SOTA，无需目标蛋白结构即可预测分子结合。

技术核心在于将扩散模型应用于分子构象生成，而非传统 LLM 文本建模。PEARL 利用预训练扩散先验实现零样本泛化，解决了药物发现中数据稀疏和结合位点未知的难题。当共折叠（co-folding）精度跨越阈值后，分子生成与蛋白质结构预测的融合将打开全新可能性。

这一跨界表明，扩散模型在非语言模态（分子、蛋白质）上的工程潜力可能超越 LLM 本身。对于 AI infra 团队而言，分子生成所需的采样推理、大规模构象搜索等计算模式，可能催生新的推理优化和硬件适配需求。