“候选分子pangu-01：”
“生物物理性质： 预计质谱分子量为xxx.xxx da，与理论值完全一致。质量光度法（p）检测显示，其在pbS缓冲液中99.8%以单体形式存在，无明显聚集，性质优良。”
“功能活性： 体外酶活实验预测Ic50值为0.52 n（纳摩尔每升）。在A549肺癌细胞系中，有效抑制细胞增殖的Ec50值为3.14 n。”
“特异性与毒性： 对激酶家族其他成员（如AKt2, AKt3）的选择性超过1000倍。在正常人肺上皮细胞系中，半数致死浓度（Ld50）大于100 μ（微摩尔每升），显示出极高的安全性窗口。”
……
每一项数据，都精确到了小数点后两位。这已经不是一份科研计划书了，这是一份来自未来的“标准答案”，一份直接把期末考试的正确答案连同解题步骤一起拍在审稿人脸上的“天书”！
最后，作为点睛之笔，他用一个章节，提出了一个名为“设计-构建-测试-学习（dbtL）”的快速迭代闭环理念。
“本次提交的，仅仅是‘盘古’的第一次啼哭。”
“我将开放‘盘古’模型的部分接口。贵校的研究人员，可以将本次的实验数据，以及未来你们得到的任何新数据，反馈给模型。AI将从每一次的成功与失败中学习，它的‘化学直觉’会变得越来越敏锐，下一次的设计将会更加精准、高效。我们将共同开启一个药物研发的‘飞轮时代’！”
写下最后一个字，陈启明长长地舒了一口气，感觉全身的力气仿佛都被抽空了。
他抬头看了一眼时间。
23:58:12
距离新年，还剩不到两分钟。
窗外，夜空中已经开始绽放出第一批绚烂的烟火，将漆黑的夜幕照得亮如白昼。远处传来了隐约的欢呼声和鞭炮的噼啪声。
整个世界都在狂欢，庆祝旧岁的结束和新年的到来。
而在这间与世隔绝的地下实验室里，陈启明只是平静地将这份足以改变人类未来的文档，连同“盘古”模型的源代码压缩包，添加到了邮件附件中。
收件人：
金陵大学，信息科学与技术国家实验室，严树隆院士。
振旦大学，药学院，陈海峰。
邮件标题异常简洁：
一份来自未来的新年礼物。
当他点击“发送”按钮的那一刻。
“铛——铛——铛——”