蛋白质模型适配不再先训练后算账：CAPO在开跑前测可行性，拒掉Boltz-2微调仍把15个靶点中的11个排得更准
蛋白质基础模型要落到某个实验室的具体测定上，通常得先做一次昂贵且容易失败的适配，而现有智能体把微调当成可靠的工具调用，可行性靠估计、不可行往往在算力花掉后才发现。CAPO把适配改写成带闸门的决策问题：在目标加速器上实测可行性、按预算做成本准入、在真实训练循环里跑200步金丝雀，并允许系统拒绝负担不起的方案。同一套未改动的系统在三个蛋白质任务上分别选择了部分微调ESM-2 8M、拒绝微调Boltz-2改用冻结表征上的校准头、以及对ESM-2 150M做秩4低秩适配。