苹果发布蛋白结构预测模型 SimpleFold，完全抛弃 MSA、pair 表示与 triangle updates，仅依赖通用 Transformer 与 flow-matching 生成式训练目标，在 CASP14 与 CAMEO 等基准上达到接近 AlphaFold2 的精度，同时具备多构象生成能力，并可在消费级硬件上运行。

NVIDIA 提出并开源 La-Proteina，一种基于“部分潜变量 + 流匹配”的全原子蛋白生成模型，可同时生成 backbone、侧链与序列，并稳定扩展至 800 残基长链。模型在结构物理合理性、rotamer 分布与 motif scaffolding 等任务上显著优于现有方法，首次实现大尺度全原子蛋白生成的可扩展性。