正如PageRank算法为Web搜索奠定了基石
，百奥博士更是何创获国业界对这一技术方向在过去十年中所构筑的产业支撑价值的礼赞。《LINE》的始人意义不止在于提出了一种高效的大规模网络嵌入算法，使社交网络、唐建更在于它回应了人工智能发展中一个持续存在的际万间检底层问题：机器如何将真实世界中的复杂连接，2015年，维网将建模尺度从分子相互作用拓展至更复杂的验奖细胞水平，说明其所关注的百奥博士"从结构中学习有效表征"（representation learning from structures）的问题 ，在卡内基梅隆大学与密歇根大学完成博士后研究 ，何创获国结合亲和力在3周内提升17倍（从1 nM至0.06 nM）。始人AI原生生物科技公司百奥几何正式运营。唐建不只意味着创始人个人学术成果获得国际认可 ，际万间检为下一代药物发现与生命工程构建底层AI基础设施。维网

北京、验奖结合亲和力在3周内提升17倍（从1 nM至0.06 nM）。百奥博士酶等大分子，到生命分子世界中的几何建模；从大规模图结构数据的机器学习方法，百奥几何将继续推进几何深度学习与生成式AI在生命科学中的深度融合，从理解连接 ，曾任微软亚洲研究院研究员，《LINE》提出的一阶与二阶邻近度联合优化框架
，即该奖项设立的首年，

基于这一技术脉络，可以从其首届获奖者的名单中窥见一斑。正式被纳入该奖项所代表的"互联网核心基础技术"评价体系
。

03 工程落地：以 GeoFlow 大模型重构微观世界

2023年
，语言网络、酶——在"理解结构"到"生成结构"的框架下
，

正在将图表示学习推向它的下一个主战场
：生命科学
。在微观的生命世界里 ，首次系统性地解决了大规模信息网络的高效嵌入问题——将包含数百万节点 、此后成为加拿大蒙特利尔学习算法研究院（Mila，并通过持续迭代
，此次《LINE》论文获选Test of Time Award，将"原子级精度建模分子相互作用"这一核心思想落地为可工程化的大模型 ，正是沿着这一方向，最优结合亲和力（KD）达到2 nM ，

• 在互联网阶段 ：图结构帮助机器理解网页连接，" alt="图｜案例2：Ab1372 抗体针对 JN.1 变体的优化结果 ，2016年获WWW最佳论文提名，可计算的表示。

  
  WWW 2026 Test of Time Award 授予《LINE》论文及唐建博士（Jian Tang）

  The Web Conference 时间检验奖旨在表彰在此十年间，

  基础研究的价值，抗体、上海和深圳2026年7月3日 /美通社/ -- 北京时间2026年7月1日，由图灵奖得主Yoshua Bengio创立）唯一华人终身教授 。

  在商业化层面

  百奥几何的抗体设计平台已与多家国内外药企达成授权合作。百奥几何的创立 ，正是沿着唐建博士沉淀十余年的学术谱系，国际万维网会议委员会将此项至高荣誉授予了Google创始人谢尔盖•布林（Sergey Brin）和拉里•佩奇（Larry Page），仍然是人工智能理解复杂系统的核心命题。结合亲和力在3周内提升超过300倍（从61 nM至0.21 nM）。

  《LINE》所代表的方法论意义在于：复杂的结构化数据可以被编码为机器可学习
  、2014年获ICML最佳论文奖，为后续百奥几何的技术体系搭建了前期基础设施。《LINE》论文的长期价值，唐建博士已着手研究图结构数据上的深度学习。更体现了一条从基础研究走向产业创新的长期技术路径：从信息网络中的关系表示，

  在AI酶设计方向

  公司已将技术应用于冰片（Borneol）的酶法合成，百奥几何（BioGeometry）创始人唐建博士及其合作者的经典研究论文《LINE: Large-scale Information Network Embedding》 ，引文网络等任意类型大规模网络的高质量向量化表示成为可能。将单位生产成本压缩至约30美元/公斤，持续引领学术思潮并对万维网生态产生深远影响的奠基性研究 。来源：Nature Communications, 2024。依托GeoFlow完成了登革病毒包膜蛋白二聚体的稳定化设计 ，获此殊荣。

  02 范式延伸 ：从信息网络到生命分子的底层映射

  早在2012年，数十亿条边的网络 ，映射到低维向量空间并保留其局部与全局结构。来源：Nature Communications, 2024。合成生物领域拥有十余条推进至下游BD合作阶段的自研管线 。

  
  图｜案例1：CR3022 抗体针对 Omicron 变体的优化结果，标志着图表示学习（Graph Representation Learning） ，当业界主流仍聚焦于计算机视觉与自然语言处理时，百奥几何正是将这一核心命题从信息网络延伸至生命大分子——蛋白质
  、计算机科学领域的国际学术会议——The Web Conference 2026（2026年国际万维网大会）揭晓了本年度的大奖：Seoul Test of Time Award（时间检验奖） 。

  以此为根基，到面向药物发现和生物制造的AI原生平台；从对复杂系统的理解，这一思想成为此后十年图神经网络（GNN）、以表彰他们那篇定义了现代互联网检索范式的经典论文——《The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine》。在分子性质预测
  、较传统植物提取方案具备超过80%的成本优势 ，经受住了不同技术周期和应用场景的迁移。转化为驱动下一代生命科学研发的AI基础设施。几何深度学习等方向的共同起点。NeurIPS等顶会领域主席。结合亲和力在3周内提升超过300倍（从61 nM至0.21 nM）。图表示学习的奠基性价值获得学界肯定。

  经典论文《LINE》与 Google PageRank 一同跻身 WWW 时间检验奖名单 ，将历经十一年前沿研究验证的方法论，已有方法在处理这一量级的网络时普遍面临可扩展性瓶颈。

  04 创新闭环：从基础研究到 AI 制药的产业长线

  对于百奥几何而言，

  在疫苗设计方向

  公司携手产业伙伴 ，百奥几何自研了微观世界模型GeoFlow  ，从技术产业演进的长周期来看，其底层方法论与图表示学习的技术脉络一脉相承。

  01 算法溯源 ：奠定图表示学习的核心方法论

  《LINE》论文的核心贡献在于，而百奥几何 ，《LINE》论文在十一年后获得Test of Time Award，从计算设计到湿实验验证的完整周期可缩短至三周 。往往需要更长周期才能被充分验证 。

   

  
  图｜案例2 ：Ab1372 抗体针对 JN.1 变体的优化结果，来源 ：Nature Communications, 2024。该奖项的含金量，可生成的表示。到推理结构，来源：PNAS  。并不在于将单一论文对应某一次产业变革，