Chan Zuckerberg Biohub
PulseAugur coverage of Chan Zuckerberg Biohub — every cluster mentioning Chan Zuckerberg Biohub across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
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Biohub发布蛋白质模型；OpenAI基金会承诺投入2.5亿美元应对AI颠覆性影响
由Mark Zuckerberg和Priscilla Chan支持的非营利组织Biohub发布了一个全面的“蛋白质生物学世界模型”，利用了包括ESMFold2在内的先进进化规模模型。该开源技术栈旨在通过绘制、预测和设计蛋白质来加速药物发现，并在针对癌症和免疫疾病靶点方面显示出有希望的结果。另外，OpenAI基金会已承诺投入2.5亿美元，以应对AI造成的经济和社会颠覆，重点关注工人支持和长期经济安全。
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扎克伯格资助的 Biohub 发布免费的蛋白质设计 AI
由马克·扎克伯格资助的研究机构 Biohub 发布了一个新的蛋白质预测和设计 AI 模型。此次开源发布旨在显著降低生物技术和药物发现行业的进入壁垒。该模型有望实现蛋白质设计的民主化，促进更大的创新和竞争。
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Cognition 以 260 亿美元估值融资 10 亿美元；ElevenLabs 发布 Music v2
Cognition 已获得超过 10 亿美元的融资，估值为 260 亿美元，用于扩展其 AI 软件工程师 Devin。该 AI 已为 Mercedes-Benz 和 Itaú 等客户在项目时间和自动化方面取得了显著的缩短和改进。与此同时，ElevenLabs 推出了 Music v2，一个能够无缝过渡流派并保持连贯性的音乐生成模型。此外，Biohub 发布了一个开源的蛋白质生物学世界模型，包括用于预测、设计和发现的高级工具。
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Biohub 发布蛋白质生物学开源人工智能模型
Biohub 发布了一套蛋白质生物学开源人工智能模型，包括 ESMC、ESMFold2 和 ESM Atlas。这些模型在超过 28 亿个蛋白质序列上进行了训练，能够准确预测蛋白质结构并设计功能性蛋白质结合剂。特别是 ESMFold2，可以快速设计针对癌症和免疫学靶点的高亲和力蛋白质结合剂，显著加速了药物发现的早期阶段。
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BioHub发布ESMFold 2，以规模化Transformer模型挑战AlphaFold
BioHub发布了ESMFold 2，这是一个用于蛋白质生物学的开放科学引擎，利用在海量蛋白质序列数据上训练的Transformer模型。该新模型在预测蛋白质相互作用方面，尤其是在抗体方面，展现了最先进的性能，并在癌症和免疫学研究中显示出希望。ESMFold 2的方法依赖于规模法则和无监督学习，而不是像AlphaFold这样的模型所使用的传统多序列比对，这预示着蛋白质结构预测方法论的潜在转变。
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Zuckerberg 的 Biohub 承诺投入 5 亿美元用于 AI 生物学，Mayo Clinic 的 AI 早期发现癌症
Mark Zuckerberg 和 Priscilla Chan 的 Biohub 启动了一项名为“虚拟生物学计划”的 5 亿美元项目，旨在加速 AI 在理解和对抗疾病方面的作用。该五年项目将专注于生成海量开放数据集和开发用于模拟细胞行为的 AI 模型。该计划涉及大量数据生成和成像资金，并得到了 Nvidia 和 Allen Institute 等合作伙伴的贡献，目标是为 AI 生物学研究创造比现有数据量大一个数量级的数据。