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在这一背景下，据介绍，MetaNovas自研了分子语言生成大模型，作为底层生成引擎，能够跨模态表证多肽、聚合物、小分子等，“覆盖超过10^60的化学空间，分子生成有效率超95%”。同时，针对材料落地必须考量的理化性质（如热稳定性、气味、紫外吸光度等），其开发了性能预测模型，为分子筛选提供依据。
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展望未来，一边净利润暴跌的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。