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Codex use case

Descubra modelos de enovelamento de proteínas

Teste hipóteses sobre o enovelamento de proteínas em ciclos de experimentos e avalie os resultados com benchmarks.

Difficulty Advanced
Time horizon Long-running

Use o modo Meta do Codex para investigar e implementar mudanças inéditas na arquitetura do AlphaFold2 com o objetivo de melhorar seu desempenho na predição de estruturas de proteínas.

Best for

  • Biólogos computacionais que avaliam mudanças na arquitetura, na função de perda ou no currículo de treinamento usando um benchmark com pontuação automática.
  • Pesquisadores que partem de uma hipótese com fundamento científico e querem chegar mais rápido a um fork funcional para testá-la.
  • Engenheiros de aprendizado de máquina que executam ciclos de pesquisa automatizada de longa duração e precisam manter um histórico dos experimentos e depurar o código a cada iteração.

Contents

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    Descubra modelos de enovelamento de proteínas

    Teste hipóteses sobre o enovelamento de proteínas em ciclos de experimentos e avalie os resultados com benchmarks.

    Use o modo Meta do Codex para investigar e implementar mudanças inéditas na arquitetura do AlphaFold2 com o objetivo de melhorar seu desempenho na predição de estruturas de proteínas.

    Advanced
    Long-running

    Use o modo Meta do Codex para investigar e implementar mudanças inéditas na arquitetura do AlphaFold2 com o objetivo de melhorar seu desempenho na predição de estruturas de proteínas.

    Advanced
    Long-running

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    Acompanhe uma meta Repositório do SimplexFold Plano de avaliação do SimplexFold com benchmarks Competição NanoFold

    Best for

    • Biólogos computacionais que avaliam mudanças na arquitetura, na função de perda ou no currículo de treinamento usando um benchmark com pontuação automática.
    • Pesquisadores que partem de uma hipótese com fundamento científico e querem chegar mais rápido a um fork funcional para testá-la.
    • Engenheiros de aprendizado de máquina que executam ciclos de pesquisa automatizada de longa duração e precisam manter um histórico dos experimentos e depurar o código a cada iteração.

    Starter prompt

    Use o modo Meta para melhorar a pontuação lDDT-Cα na validação deste modelo de predição de estruturas de proteínas inspirado no AlphaFold2. Use o benchmark público NanoFold para a avaliação. A hipótese científica é que estados geométricos persistentes de ordem superior podem ajudar o modelo a aprender a geometria das proteínas com mais eficiência quando há poucos dados disponíveis. - Mantenha as representações padrão de MSA e de pares de resíduos. - Para trios selecionados de resíduos, adicione estados esparsos associados às faces (2-simplexos) e aprendidos pelo modelo. - Para quartetos selecionados de resíduos, adicione estados esparsos associados aos tetraedros (3-simplexos) e aprendidos pelo modelo. - Construa a topologia usando apenas as entradas oficiais do benchmark e a geometria que o próprio modelo gera e reutiliza nos ciclos de reciclagem. - Mantenha a implementação computacionalmente viável dentro das restrições do NanoFold. Mantenha os seguintes arquivos atualizados ao longo dos experimentos. 1. Em PLAN.md, registre a estratégia atual, o andamento do trabalho e os próximos passos propostos. 2. Em EXPERIMENTS.md, mantenha um registro estruturado dos experimentos e dos resultados. 3. Em EXPERIMENT_NOTES.md, anote observações e ideias à medida que surgirem. A cada iteração, siga estas etapas. 1. Explicite a hipótese em teste. 2. Faça a menor alteração coerente no código ou na configuração. 3. Execute os testes pertinentes e avalie a alteração no subconjunto relevante do benchmark. 4. Registre as métricas, a latência, o uso de memória e os modos de falha. 5. Decida se deve manter, reverter ou refinar a alteração. 6. Reavalie periodicamente o rumo da busca por arquiteturas, sem se limitar ao ajuste de hiperparâmetros locais. Não afirme que houve ganhos de generalização com base em testes de fumaça ou em diagnósticos de sobreajuste a uma única cadeia. Prefira comparações em condições equivalentes e limite as conclusões ao que as evidências sustentam.
    Use o modo Meta para melhorar a pontuação lDDT-Cα na validação deste modelo de predição de estruturas de proteínas inspirado no AlphaFold2. Use o benchmark público NanoFold para a avaliação. A hipótese científica é que estados geométricos persistentes de ordem superior podem ajudar o modelo a aprender a geometria das proteínas com mais eficiência quando há poucos dados disponíveis. - Mantenha as representações padrão de MSA e de pares de resíduos. - Para trios selecionados de resíduos, adicione estados esparsos associados às faces (2-simplexos) e aprendidos pelo modelo. - Para quartetos selecionados de resíduos, adicione estados esparsos associados aos tetraedros (3-simplexos) e aprendidos pelo modelo. - Construa a topologia usando apenas as entradas oficiais do benchmark e a geometria que o próprio modelo gera e reutiliza nos ciclos de reciclagem. - Mantenha a implementação computacionalmente viável dentro das restrições do NanoFold. Mantenha os seguintes arquivos atualizados ao longo dos experimentos. 1. Em PLAN.md, registre a estratégia atual, o andamento do trabalho e os próximos passos propostos. 2. Em EXPERIMENTS.md, mantenha um registro estruturado dos experimentos e dos resultados. 3. Em EXPERIMENT_NOTES.md, anote observações e ideias à medida que surgirem. A cada iteração, siga estas etapas. 1. Explicite a hipótese em teste. 2. Faça a menor alteração coerente no código ou na configuração. 3. Execute os testes pertinentes e avalie a alteração no subconjunto relevante do benchmark. 4. Registre as métricas, a latência, o uso de memória e os modos de falha. 5. Decida se deve manter, reverter ou refinar a alteração. 6. Reavalie periodicamente o rumo da busca por arquiteturas, sem se limitar ao ajuste de hiperparâmetros locais. Não afirme que houve ganhos de generalização com base em testes de fumaça ou em diagnósticos de sobreajuste a uma única cadeia. Prefira comparações em condições equivalentes e limite as conclusões ao que as evidências sustentam.

    Explore uma hipótese sobre a arquitetura de um modelo de enovelamento de proteínas

    Use o modo Meta do Codex quando testar uma hipótese sobre o enovelamento de proteínas exigir várias rodadas de implementação. Dê ao Codex uma direção científica com escopo delimitado, uma implementação de referência funcional e um benchmark com pontuação automática. O Codex pode implementar o fork da arquitetura, acompanhar os experimentos, diagnosticar falhas e continuar testando novas versões enquanto você analisa as evidências.

    Este exemplo partiu de uma pergunta específica. Um modelo nos moldes do AlphaFold2 poderia aprender aspectos úteis da geometria das proteínas com mais eficiência se seu módulo central representasse, além de resíduos e pares de resíduos, objetos topológicos explícitos de ordem superior?

    Delimite o experimento

    O AlphaFold2 já emprega mecanismos avançados de raciocínio com pares e triângulos no Evoformer. As operações triangulares refinam as representações das arestas, mas ainda gravam os resultados no tensor de pares. O cientista propôs testar se aprender e manter representações de faces triangulares e células tetraédricas poderia conferir ao modelo um viés indutivo útil quando há poucos dados disponíveis.

    O repositório público que resultou desse trabalho, SimplexFold, acrescenta estados esparsos de faces F_ijk e estados tetraédricos U_ijkl à representação convencional de pares Z_ij.

    MSA representation M
        <-> pair / edge tensor Z_ij
        <-> sparse face tensor F_ijk
        <-> sparse tetra tensor U_ijkl
        -> structure module
        -> recycled geometry
        loops back into the next pass

    Comece com o prompt inicial desta página, uma implementação de referência mínima nos moldes do AlphaFold2 e o benchmark público NanoFold. O benchmark oferece um conjunto pequeno e fixo de dados selecionados e permite pontuar automaticamente os resultados dos experimentos em biologia estrutural. Mantenha a primeira implementação pequena o suficiente para verificá-la com testes unitários específicos e microbenchmarks antes de iniciar treinamentos de alto custo.

    Conduza a busca com o modo Meta

    1. Apresente uma hipótese científica de alto nível que possa ser refutada, em vez de pedir ao modelo que crie toda uma agenda de pesquisa do zero.
    2. Use o GPT-5.5 Pro no ChatGPT para transformar essa direção de pesquisa em um plano de implementação que explicite as restrições e os experimentos de ablação.
    3. Peça ao Codex que implemente a menor versão de referência executável do SimplexFold. Em seguida, verifique a implementação com testes unitários específicos e microbenchmarks.
    4. Forneça o repositório resultante ao modo Meta do Codex e peça que busque melhorar, a cada iteração, a pontuação de validação lDDT-Cα no benchmark NanoFold, preservando os registros dos experimentos, os planos e as referências aos artefatos.
    5. Mantenha o modo Meta em execução contínua enquanto ele usa os resultados do benchmark para refinar a arquitetura, o procedimento de treinamento e o harness experimental. Neste exemplo, o ciclo durou mais de 150 horas.

    Use PLAN.md para registrar a estratégia atual e os próximos passos, EXPERIMENTS.md para manter um registro estruturado dos resultados e EXPERIMENT_NOTES.md para fazer anotações ao longo dos experimentos. Esses artefatos permitem auditar uma busca prolongada e oferecem um ponto de referência estável para orientar a próxima iteração.

    O modo Meta é útil nesse caso porque cada rodada da busca envolve implementar mudanças, executar testes, acompanhar experimentos, diagnosticar falhas e usar os resultados do benchmark para orientar a rodada seguinte. Sem orientação, a pesquisa autônoma muitas vezes se concentrava em ajustes pontuais já conhecidos, como alterações nas funções de perda, nos otimizadores e nos hiperparâmetros. Ao formular uma hipótese concisa sobre a arquitetura, o cientista delimitou um espaço de busca mais relevante para o Codex e ainda deixou margem para testar a implementação, diagnosticar problemas e fazer refinamentos.

    Esse fluxo de trabalho também é útil para equipes que avaliam como a orientação de um cientista ao longo dos experimentos afeta a qualidade da pesquisa científica com agentes de IA.

    Exemplo de resultado

    Esse fluxo de trabalho resultou no SimplexFold, uma arquitetura experimental com estados explícitos para simplexos de ordem superior. Examine a topologia junto com os registros do benchmark para confirmar que cada iteração continua testando a ideia científica original.

    Comparação da geometria de proteínas representada por simplexos de dimensões 1, 2 e 3.

    Seria incorreto concluir que o Codex resolveu por conta própria o problema do enovelamento de proteínas. O exemplo mostra como o modo Meta pode sustentar um ciclo contínuo de engenharia aplicada à pesquisa científica. O cientista propõe a ideia, e o Codex encurta o ciclo de implementação, experimentação, depuração e exploração de novas variantes.

    Interprete resultados diagnósticos promissores como indícios de que a abordagem de implementação funciona. Demonstrar que o modelo generaliza exige outras evidências. Revise periodicamente o rumo da investigação do agente. Se ele passar a se concentrar apenas em ajustes pontuais de hiperparâmetros, redirecione a investigação para questões de arquitetura com relevância científica. Só sustente conclusões depois de comparar os resultados em condições equivalentes com dados públicos de validação e realizar as replicações adequadas.

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