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ESMFold2 knackt Proteine mit der Bitter Lesson
BioHub feuert die nächste Salve im KI-Protein-Krieg. Alex Rives bringt mit ESMFold2 ein Modell, das nicht denkt — sondern brutal skaliert.
BioHub feuert die nächste Salve im KI-Protein-Krieg. Alex Rives bringt mit ESMFold2 ein Modell, das nicht denkt — sondern brutal skaliert.
Was konkret passiert ist
ESMFold2 ist die nächste Generation der ESM-Protein-Sprachmodelle. Das Team trainiert auf Millionen Protein-Sequenzen aus dem gesamten Baum des Lebens. Objective: maskierte Aminosäuren vorhersagen — banaler Next-Token-Trick, gewaltige Konsequenzen.
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The Bitter Lesson is coming for proteins.— Alex Rives, Head of Science, BioHub
Die Zahlen hinter dem Hype
- Millionen** — Protein-Sequenzen im Trainingsdatensatz
- ESM-1 → ESMFold2** — vierte Generation in wenigen Jahren
- Next-Token** — das simpelste Objective der ganzen KI-Welt
- Struktur + Funktion** — beides emergent, ohne explizites Training
Timeline der ESM-Familie
- 2019–2021:** ESM-1 zeigt — Sprachmodelle lernen Biologie nebenbei
- 2022:** ESMFold sagt Strukturen vorher, ohne MSA-Krücken
- 2024:** EvoScale wird von BioHub gekauft, Rives steigt ein
- 2026:** ESMFold2 — Skalierung statt cleverer Biologie-Tricks
💡 Was das bedeutet
Die Bitter Lesson von Rich Sutton sagt: Skalierung schlägt Domänenwissen. Erst Schach, dann Sprache, jetzt Proteine. Wer noch handgebaute Biophysik-Features pflegt, arbeitet gegen die Geschichte.
✅ Pro
- Lernt Struktur ohne MSA-Pipeline
- Skaliert mit Compute statt mit Biologen-Stunden
- BioHub-Backing heißt: Geld da, Druck weg
❌ Con
- Closed Source bleibt wahrscheinlich
- AlphaFold3 hat einen Vorsprung bei Komplexen
- "Emergent" ist kein Argument bei Patient:innen
🤖 NERDMAN-URTEIL
Wenn ein Protein-Modell das tausendste GPT-Trick-Rezept abbekommt und trotzdem funktioniert, ist die Biologie-Bubble offiziell vorbei.
Quelle: Latent Space
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