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融合自监督和多任务学习，并将生物领域研究对象的特性融入模型。构建面向化合物分子、蛋白分子的生物计算领域预训练模型，赋能生物医药行业。

HelixGEM-2
业界首个考虑原子间多体交互、长程相互作用的模型，融合量子力学第一性原理，创新性地提出多轨机制，每个轨道对化合物的不同阶的多体集合进行长程建模，在量子化学属性预测和虚拟筛选双场景上达到领先效果。

HelixFold-Single
秒级别的蛋白结构预测模型，也是首个开源的基于单序列语言模型的蛋白结构预测大模型。在90%的单体蛋白场景上预测效果持平AF2。抗体结构预测场景下比AlphaFold2预测结果更优。

HelixFold
借鉴AlphaFold2的组合多轨模型结构，基于飞桨框架，联合国内多家超算中心，构建蛋白结构分析模型，完整实现从蛋白序列-蛋白结构-蛋白功能的预测。

工具与平台

PaddleHelix生物计算平台
基于飞桨深度学习框架开发的生物计算平台，提供AI+生物计算能力。简单易上手，满足新药研发、疫苗设计、精准医疗场景的AI需求。

PaddleHelix开源工具集
高性能并且专为生物计算任务开发的机器学习框架，可以为制药和生物领域的研究人员和工程师提供最新和最先进的AI工具。