在这个框架下，过去看似完全不同的任务 —— 例如分子描述生成、文本条件分子设计、蛋白 folding、inverse folding、蛋白序列-结构联合生成、分子-蛋白亲和力预测 —— 都可以被统一为同一种形式：给定一段由不同模态 token 组成的输入，让模型继续生成目标模态 token … BioMatrix 提出了一条通向统一生物基础模型的新路径：不是为每个任务构造一个专用架构，而是将分子、蛋白、结构和语言纳入同一个 token 空间，让模型在统一生成式框架下学习生命科学对象之间的关系 … BioMatrix 已经迈出了关键一步：它证明了一个统一的、原生多模态的生物大模型，可以在广泛任务上接近或超越专用模型，为 AI4Science、药物发现和蛋白工程打开了新的想象空间。