常见误读“约 95% 的设计成功了”
能表达，不等于能结合。
约 95% 能够表达，说明跨过了制备这一关；能否结合、能否产生功能，要分别检验。
01免费试用
BEFORE YOU START
好任务，从三个问题开始。
“帮我研究一下”很难验收。先把输入、交付和验收讲清楚，接手的一方和验收的一方才知道要做什么。
GO BEYOND THE ANSWER
下一步，让证据说话。
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02
CHECK THE EVIDENCE
漂亮的数字，要有证据托底。
看到一个漂亮的百分比之前，先找这四项信息。一个最终数字，应当能回到产生它的记录。
03
READ WITH CLARITY
看见进展，也看清边界。
同一组数据，换一种说法就可能被读成更强的结论。下面五个常见误读，都来自同一个案例的公开报道。
常见误读“15 个靶点里 14 个成功，命中率 93%”
靶点覆盖率，不是设计命中率。
14/15 描述的是靶点覆盖；设计命中率是 354/1,320，约 27%。
常见误读“354 条在两家实验室都通过了”
综合判定，不代表逐项双重通过。
354 是综合判定标签。两家实验室的表达格式、测量条件和覆盖范围不同，数据分别判读后按规则整合。
常见误读“AI 两天完成了蛋白研发”
计算设计结束，实验还未结束。
48 小时指计算设计阶段；制备与湿实验还需数周。公布的 GPU 额度是上限，并非实际消耗。
常见误读“AI 全面超过了人类专家”
一个有竞争力的设计，不是全面超越。
RBX1 上 3.9 nM 对 45 nM 是同板复测，支持具体设计有竞争力；但研究没有设置同工具、同预算的人类专家对照。
TAKE IT INTO YOUR NEXT DISCUSSION
带着好问题，继续探索。
读新闻，用证据检查结论。评估工具，把清单变成提问。团队立项，先用三问写下一页任务说明。
READ THE ORIGINALS
回到原始材料。
本工具包整理自 AI4Invest 原创文章。数字来自公开研究报告与实验服务方披露，未独立复测；清单与讨论为作者分析。
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