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推出GPT-Rosalind以支持生命科学研究

OpenAI推出了GPT-Rosalind,这是一个专为生物学、药物发现和转化医学研究设计的推理模型,旨在加速科学工作流程,帮助研究人员更快生成和评估新想法。该模型支持证据综合、假设生成和实验规划,已在ChatGPT和Codex中提供,并与多家生物科技公司合作,推动科学发现。

推出GPT-Rosalind以支持生命科学研究

OpenAI
OpenAI · 2026-04-16T01:00:00Z
AiChemy:下一代多智能体系统,结合MCP、技能与定制数据用于药物发现

多智能体系统加速跨学科研究,AiChemy结合外部MCP服务器与化学库,分析数据以发现新模式,识别疾病靶点、药物候选及文献验证,支持药物发现流程,并利用化学相似性生成新化合物。

AiChemy:下一代多智能体系统,结合MCP、技能与定制数据用于药物发现

Databricks
Databricks · 2026-04-03T10:38:03Z

2026年3月19日,AI领域取得重要进展:NVIDIA推出本地智能体硬件,Dell更新AI基础设施,Apple发布新硬件,Tether推出微调框架,Anthropic和Picsart推动企业应用市场,Qevlar AI融资3000万美元,Okta提出身份风险评分方法,AI在药物发现和数据收集中的应用不断深化。

AI Infra Brief|本地智能体与端侧微调(2026.03.19)

dotNET跨平台
dotNET跨平台 · 2026-03-19T23:26:00Z
罗氏全球扩展NVIDIA人工智能工厂,加速药物发现、诊断解决方案和制造突破

罗氏与基因泰克利用人工智能加速药物发现,90%的小分子项目整合了AI,缩短药物设计时间并提高实验效率。同时,罗氏通过数字双胞胎技术优化制药生产,加快新设施开发。

罗氏全球扩展NVIDIA人工智能工厂,加速药物发现、诊断解决方案和制造突破

NVIDIA Blog
NVIDIA Blog · 2026-03-16T20:30:59Z
现已上线:全球最强大的药物发现与开发AI工厂

Lilly TuneLab是一个基于Lilly数据的AI药物发现平台,采用NVIDIA FLARE的联邦学习架构,确保数据隐私。参与公司越多,模型越完善,推动生物技术生态系统的AI应用。

现已上线:全球最强大的药物发现与开发AI工厂

NVIDIA Blog
NVIDIA Blog · 2026-02-26T19:00:58Z

量子计算机将推动药物发现和材料科学,但也可能威胁现有加密技术。为应对这一安全挑战,研究人员开发了抗量子计算的密码学(PQC)。谷歌自2016年起积极推动PQC的应用,并建议政策制定者采取五项措施以确保安全。

量子时代即将来临。我们准备好保障安全了吗?

The Keyword
The Keyword · 2026-02-06T22:15:00Z
耶鲁大学提出MOSAIC,构建超2千个AI化学专家,专业分工高效锁定最优合成路线

现代合成化学面临知识碎片化和应用效率低的问题。耶鲁大学提出的MOSAIC模型将大语言模型转化为专业化学专家协作系统,提升合成指导的准确性和效率,整合化学知识,提供高可重复性的实验流程,助力药物发现与材料开发。

耶鲁大学提出MOSAIC,构建超2千个AI化学专家,专业分工高效锁定最优合成路线

HyperAI超神经
HyperAI超神经 · 2026-01-21T06:03:52Z
麻省理工学院科学家首次推出一种生成性AI模型,能够创造针对难治性疾病的分子

BoltzGen是一种新型AI模型,能够从零开始生成针对生物目标的蛋白质结合物,推动药物发现。它结合了蛋白质设计和结构预测,经过严格测试,展示了在难以药物化靶点上的潜力,预计将加速药物设计并改变生物分子设计的未来。

麻省理工学院科学家首次推出一种生成性AI模型,能够创造针对难治性疾病的分子

MIT News - Artificial intelligence
MIT News - Artificial intelligence · 2025-11-25T21:25:00Z
礼来公司部署全球最大、最强大的AI工厂,利用基于NVIDIA Blackwell的DGX SuperPOD进行药物发现

AI工厂将用于训练大规模生物医学模型,支持药物发现与开发。Lilly TuneLab平台利用NVIDIA FLARE的联邦学习基础设施,确保数据隐私,随着参与公司增多,模型将不断完善,推动个性化药物的发展。

礼来公司部署全球最大、最强大的AI工厂,利用基于NVIDIA Blackwell的DGX SuperPOD进行药物发现

NVIDIA Blog
NVIDIA Blog · 2025-10-28T18:00:02Z

研究首次表明,量子计算机成功运行可验证算法,速度比传统超级计算机快13000倍。新算法“量子回声”可用于分子结构计算,推动药物发现和材料科学等应用。

我们的量子回声算法是量子计算在实际应用方面的重要一步

The Keyword
The Keyword · 2025-10-22T15:00:00Z
新算法使机器学习能够高效处理对称数据

麻省理工学院的研究人员提出了一种新方法,使机器学习模型能够有效处理对称数据。该方法结合代数与几何思想,减少训练数据量,提高模型准确性和适应性。研究表明,对称性在药物发现等科学领域中至关重要。

新算法使机器学习能够高效处理对称数据

MIT News - Artificial intelligence
MIT News - Artificial intelligence · 2025-07-30T04:00:00Z

蛋白质在生命活动中至关重要,但传统研究面临高成本和效率低下的挑战。近年来,AI和大数据技术的进步为蛋白质智能计算体系的构建提供了新机遇,显著提升了蛋白质结构预测、功能注释和交互识别的效率,推动了药物发现和生命系统模拟的发展。

蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计,中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务

HyperAI超神经
HyperAI超神经 · 2025-07-01T05:24:01Z
量子计算与经典计算:有什么大不了的?

量子计算与经典计算的主要区别在于量子比特(qubit)能够同时表示0和1,具备叠加和纠缠特性,能够并行探索多条路径。这使其在药物发现、物流优化等领域展现出巨大潜力,未来可能改变科学、医学和金融等行业。

量子计算与经典计算:有什么大不了的?

DEV Community
DEV Community · 2025-05-22T23:18:07Z

本研究提出了DrugPilot,一个基于LLM的推理代理,旨在解决药物发现中的数据处理和计算预测问题。DrugPilot显著提升了药物发现的自动化效率,任务完成率分别为98.0%、93.5%和64.0%。

DrugPilot: A Parameterized Inference Agent for Drug Discovery Based on Large Language Models

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-20T00:00:00Z
量子计算

量子计算利用量子比特(qubits)同时处于多种状态,具备强大的并行处理能力。纠缠和量子门是实现复杂计算的关键。其应用包括密码学、药物发现和优化问题,随着技术进步,量子计算有望改变各行业的计算能力。

量子计算

DEV Community
DEV Community · 2025-05-15T17:11:41Z

该研究推出EDBench数据集,包含330万种分子,解决了分子机器学习力场在电子密度数据不足的问题,为药物发现和材料科学提供基础。

EDBench:用于分子建模的大规模电子密度数据

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-14T00:00:00Z

本研究提出了CreoPep深度学习框架,旨在优化靶特异性肽的设计,提升其治疗潜力。通过掩蔽语言建模,CreoPep生成的肽变体在神经受体中的抑制作用显著增强,为新一代肽类药物的发现提供支持。

CreoPep: A Universal Deep Learning Framework for Target-Specific Peptide Design and Optimization

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-05T00:00:00Z
生成性人工智能在药物发现中的应用:精准设计分子

制药行业正经历转型,生成性人工智能(AI)加速药物发现与开发,降低成本并设计新分子。AI通过学习化合物特性,生成新分子并优化药物属性,提升研发效率,推动个性化医疗和新疗法的开发。

生成性人工智能在药物发现中的应用:精准设计分子

DEV Community
DEV Community · 2025-04-30T08:50:04Z

本研究提出了JTreeformer框架,旨在解决现有图变换器在分子图拓扑结构利用上的不足。该框架结合了图卷积网络和多头注意力机制,并引入了潜在空间中的扩散模型,显著提升了分子生成的效率和效果,为药物发现提供了新工具。

JTreeformer: A Graph-Transformer for Molecular Generation via Latent Diffusion Model

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-29T00:00:00Z

本研究探讨了人工智能在药物发现中的应用,特别是大型语言模型的自主代理系统。提出了DO Challenge基准测试,以评估AI代理在药物筛选中的决策能力,Deep Thought系统表现优异。然而,研究也指出设计不足和不稳定性的问题,揭示了AI在该领域的机遇与挑战。

人工智能代理能否设计和实施药物发现流程?

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-28T00:00:00Z
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