2025年9月，苹果发布基于流匹配技术的蛋白质折叠模型SimpleFold，被网友戏称为“iFold”。该模型以通用Transformer架构为核心，3B参数版本性能追平谷歌AlphaFold2，在CAMEO22基准测试中达其95%，并在CASP14高难度测试集中超越同类模型ESMFold。SimpleFold无需复杂专属设计，推理效率显著提升，搭载M2 Max芯片的MacBook Pro处理512残基序列仅需2-3分钟。研究团队包括*作者王宇阳和通讯作者陆家瑞，均具备深厚学术背景与机器学习研发经验。这一成果展现了苹果在AI领域的跨界创新能力，为蛋白质结构预测提供高效解决方案。

9月24日，苹果研究团队发布轻量级AI模型SimpleFold，用于蛋白质折叠预测。该模型采用流匹配方法，替代传统多序列比对等复杂模块，大幅降低计算成本。相比AlphaFold2和RoseTTAFold等高精度但昂贵的模型，SimpleFold在CAMEO22和CASP14基准测试中表现优异，性能接近前者的95%，且无需依赖昂贵架构。实验显示，其更小的100M版本性能超ESMFold的90%。研究还表明，模型性能随规模和数据增加而提升，尤其在高难度任务中优势明显。苹果希望借此推动高效蛋白质生成模型发展，助力药物研发与新材料探索。

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标题：AI“入侵”生物医药史：从暴力破解到Transformer模型三部曲 AI正在重塑科学界，尤其是生物科技领域。2024年诺贝尔化学奖授予了谷歌DeepMind的Demis Hassabis和John Jumper，以及华盛顿大学的David Baker，表彰他们在蛋白质结构预测和计算蛋白质设计...