预测蛋白结构，有点像在一座巨大迷宫里找出口：多走几遍可能有帮助，但若总在同一区域打转，只会浪费算力。蛋白质也不只有一种固定姿态；同一条链可以折成不同三维构象，而多聚体复合物——由两个或更多分子亚基组成的结构——还要判断各部分如何接触和排列。
HelixFold-S1把这种“多试几次”改成了有目标的探索。它先预测不同蛋白链之间发生接触的概率，再把这张概率图当作搜索蓝图，将计算集中到概率较高、重复较少的接触方式上。换句话说，它不再盲目生成大量候选结构，而是优先查看更可能提供信息的构象空间区域。
作者称，在多类生物分子复合物基准测试中，HelixFold-S1比传统的无引导方法预测更准，同时把所需采样量降低了一个数量级；接触概率还能粗略提示任务难度，以及继续采样是否值得。值得关注的变化不只是一次预测更准，而是结构预测开始学会规划搜索。不过，现有摘要没有披露具体准确率、基准规模及不同复合物上的细分表现。