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Latent Labs
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CVPR 2026：具身智能、生成式生物学成焦点
CVPR 2026 显著展示了计算机视觉向主动理解和行动的转变，特别是在具身智能领域。多篇获奖论文聚焦于 4D 场景重建、通用游戏代理以及从图像进行 3D 物体和人体重建。一场主题演讲强调了生成式 AI 在分子设计和药物发现方面的变革潜力，朝着可编程生物学迈进。NVIDIA 等参展商展示了在机器人和自动驾驶领域的进步，将自身定位为具身智能生态系统的关键基础设施提供商。
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Latent Labs创始人：AI赋能可编程生物学和自主药物设计
Latent Labs创始人Simon Kohl，作为AlphaFold项目的重要人物，在CVPR 2026上介绍了如何利用生成式AI进行分子设计。他强调了传统药物发现的低效性，即需要十多年和数十亿美元的投入，且失败率很高。Kohl介绍了Latent Labs的模型Latent-X1和Latent-X2，这些模型在以高精度设计药物分子方面显示出潜力，并推出了Latent-Y，一个能够根据自然语言提示进行自主抗体设计的AI代理。
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AWS 支持药物发现和患者护理的多模态人工智能模型
Amazon Web Services (AWS) 正在支持使用多模态生物基础模型 (BioFMs) 来整合和分析多样化的医疗保健数据流。这些先进的人工智能模型预先在广泛的生物数据集上进行了训练，可以同时处理文本、图像和遗传信息等多种数据类型。通过克服传统碎片化数据分析的局限性，这种方法旨在为药物发现、临床开发和个性化医疗提供更深入的见解。