今天刷到量子计算机联同超算打破大分子模拟纪录的新闻，忽然想起上月带研究生做肿瘤靶点蛋白构象分析的项目，当时单是前置筛选无效构象就占了超算近六成算力，等最终结果整整耗了三周。
其实完全可以把大模型的小样本学习能力嵌到算力分配链路前端，先做一轮构象初筛，把误差阈值外的无效样本提前过滤…，不仅能降低量子计算端的校准压力，整体模拟效率至少能提两倍以上，新药研发的前期验证周期也能大幅缩短。
不知道有没有做交叉方向的友邻试过类似的方案？
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