AI辅助蛋白质研究如何避免只留下漂亮结果
模型图像和置信度容易吸引注意，但训练资料、结构假设与实验验证决定结果能否用于下一步。
先把现场条件写完整
AI可以缩短候选结构比较时间，但预测结果仍然依赖输入序列、训练资料分布和模型假设，在“AI辅助蛋白质研究如何避免只留下漂亮结果”的样本条件环节需要单独核对。一个视觉上完整的结构不代表所有柔性区域、复合物状态和环境条件都被正确描述，在“AI辅助蛋白质研究如何避免只留下漂亮结果”的样本条件环节需要单独核对。 先把这项情况写进AI研究批次的首页，而不是只留在聊天记录里，在这一点的样本条件环节需要单独核对。团队以后重新查看时，才能知道当时使用的样本、设备和判断依据，在这一点的样本条件环节需要单独核对。
长期归档需要考虑格式能否继续打开，在这一点的样本条件环节需要单独核对。围绕AI研究保存专有格式时，最好同时保留通用导出、字段说明和必要的软件环境，避免多年后只剩无法解释的二进制文件，在这一点的样本条件环节需要单独核对。
数据链为什么会失去上下文
研究记录应同时保存模型版本、输入序列、参数、运行日期和候选输出，在这一点的来源记录环节需要单独核对。若只保存最终图片，团队无法判断后来出现的差异来自模型更新、输入修正还是人工筛选，在这一点的来源记录环节需要单独核对。 先把这项情况写进AI研究批次的首页，而不是只留在聊天记录里，在这一点的来源记录环节需要单独核对。团队以后重新查看时，才能知道当时使用的样本、设备和判断依据，在这一点的来源记录环节需要单独核对。
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让另一支团队能够重新核对
置信度指标适合帮助排序，不适合替代实验结论，在这一点的处理结果环节需要单独核对。不同区域的置信度可能差异很大，平均数字会隐藏局部不确定性，因此解释时要回到残基范围和具体研究问题，在这一点的处理结果环节需要单独核对。 先把这项情况写进AI研究批次的首页，而不是只留在聊天记录里，在这一点的处理结果环节需要单独核对。团队以后重新查看时，才能知道当时使用的样本、设备和判断依据，在这一点的处理结果环节需要单独核对。
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把一次结果变成长期方法
AI结果进入实验环节后，需要记录哪些假设被验证、哪些没有得到支持，在这一点的交接记录环节需要单独核对。这样模型不是一台产生漂亮图像的机器，而是研究循环中可以被复核的一步，在这一点的交接记录环节需要单独核对。 先把这项情况写进AI研究批次的首页，而不是只留在聊天记录里，在这一点的交接记录环节需要单独核对。团队以后重新查看时，才能知道当时使用的样本、设备和判断依据，在这一点的交接记录环节需要单独核对。
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