结构预测的进步并没有让实验消失，而是把问题推向了数据分布、置信度解释和长尾蛋白。
论文里的高分不等于所有蛋白都可靠
评测集通常经过严格筛选。阅读结果时，需要同时看序列长度、同源信息、无序区域以及训练集与测试集之间的时间切分。
复现清单
- 锁定数据库版本和随机种子。
- 记录 GPU 型号、显存与推理批大小。
- 把置信度分数与真实实验结构分开讨论。
$$\mathrm{pLDDT} = \mathbb{E}[\text{local accuracy}]$$
真正困难的不是跑出一个结构，而是知道什么时候不该相信它。