Google DeepMind发布IsoDDE药物发现引擎，并更新Gemini Deep Think

Isomorphic Labs（DeepMind的子公司）推出了用于药物开发的IsoDDE引擎。在复杂测试中，这项创新在预测准确性方面以2倍优势超越AlphaFold 3。

AlphaFold 3是一项重大突破，因为它能够预测蛋白质的三维结构及其与分子的相互作用。IsoDDE展示了一个全新的层级：该模型比传统方法更准确地预测结合强度（亲和力，affinity）；该引擎能够识别蛋白质中药物可结合的隐藏结构（“口袋”）；并支持包括抗体在内的多种复杂分子以及大型生物结构。公司表示，IsoDDE为AI驱动的药物设计提供了可扩展的框架，具备在前所未有的可靠性水平下处理新型生物系统所需的预测准确性。

Isomorphic Labs正借助AI重新构想如何更快地将拯救生命的药物带给患者。公司目前有17个在研项目，并有早期癌症疗法处于临床前试验阶段。药物研发通常平均需要10年，成功率仅约10%。其方法是在计算机中（in silico）进行检索与假设搜索，相比在湿实验室（wet lab）开展相关工作，效率可提高数百到数千倍。

Google更新了Gemini 3 Deep Think的推理模式，将其定位为应对科学与工程复杂任务的解决方案。在测试中，该模型超越OpenAI的GPT-5.2和Anthropic的Claude Opus 4.6，包括在包含视觉谜题的ARC-AGI-2、用于评估多模态能力的MMMU-Pro、Elo 3455，以及“Last Exam of Humanity”等项目上。公司表示，Gemini 3 Deep Think是在与科学家和研究人员紧密合作下完成更新，用以应对复杂科学挑战——这些任务往往缺乏清晰边界或唯一正确答案，且数据并不完整。

Gemini 3 Deep Think在数学与编程方面展现出先进水平，并在包括化学与物理在内的自然科学领域表现优异。更新后的模式可在国际奥林匹克竞赛金牌选手水平上解题。在CMT-Benchmark中，该模型得分50.5%，证实其在理论物理方面具备深厚知识。除先进指标外，Deep Think还面向实际应用：它帮助研究人员解读复杂数据，并通过代码帮助工程师对物理系统进行建模。新版Deep Think已在Gemini应用中向Google AI Ultra订阅用户提供，并在Gemini API中向部分开发者开放。

DeepMind推出了AI代理Aletheia，在IMO-ProofBench Advanced基准上创下新纪录，解决了91.9%的任务。该测试被认为是数学领域最具挑战性的测试之一。该神经网络构建于Gemini Deep Think平台，并配备验证模块：它能够识别解题草稿中的错误，并启动迭代式改进过程。该代理的一项关键特性是能够识别某个问题无法被解决的情况，从而显著节省研究人员的时间。

Aletheia使用Google Search来检索复杂科学资料，在处理科学材料时可避免使用错误链接与计算错误。该模型的成果包括：完整生成一篇计算算术几何中结构常数的科学论文；与人类协作证明相互作用粒子系统（独立集，independent sets）的估计；以及自主解决Erdős列表中的4个问题，其中一个此前被认为仍是开放问题。DeepMind强调，Aletheia的成功验证了规模定律（scaling laws）的相关性：在以证明为基础的数学中，通过有效应用代理，质量仍会持续提升。

AlphaFold解决了生物学中长达50年的重大挑战——从氨基酸序列预测蛋白质结构。这一突破将数十年的研究压缩为一个如今向全世界开放的数据库。如今，190多个国家的300多万名研究人员正在使用它来开发疟疾疫苗、对抗抗生素耐药性等。2022年7月，AlphaFold算法预测了超过2亿种蛋白质的结构，涵盖了几乎所有已知在植物、细菌和动物中发现的化合物。

Google正在印度维沙卡帕特南（Visakhapatnam）建立一个全栈AI枢纽，这是其在印度进行150亿美元基础设施投资的一部分。该枢纽建成后将容纳吉瓦级计算能力以及新的国际海底电缆网关，为印度各地的人们与企业带来就业机会和前沿AI的收益。Google还在建设规模庞大的海底光纤电缆网络，包括在“America-India Connect Initiative”框架下新增4套连接美国与印度的系统。

2023年，Google合并了DeepMind与Google Brain，以整合人才与算力。Google DeepMind作为Google的“引擎室”，为公司更广泛的AI能力提供动力。公司已为1亿人提供数字技能培训；同时，全新的Google AI Professional Certificate将帮助人们在工作中掌握AI技能，并在全球范围内提供。