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TANGO框架利用强化学习协同设计RNA拓扑与几何 · 跟踪2个来源
研究人员推出了TANGO，一个基于拓扑和几何协同设计RNA序列的新框架。这种多目标、多智能体强化学习方法解决了现有方法主要关注几何目标这一局限性。TANGO采用分阶段课程学习，首先从二级结构目标学习，然后转移到三级结构目标，最终通过前沿引导的微调来优化设计。实验表明，TANGO能够生成多样化且新颖的RNA设计，与基线方法相比，在三级和二级结构性能上都有显著提升。
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Botika 在 Modal 平台上运行全栈生成式 AI
Botika 是一家专注于为时尚品牌提供 AI 驱动的电子商务解决方案的公司，已成功在 Modal 平台上实现了其全栈生成式 AI 运营。这包括管理一个 100TB 的图像数据集、训练拥有数十亿参数的专有基础模型，以及为大约 15 个模型提供生产推理服务。Botika 的研究人员现在每天可以进行更多的实验，从而加速其模型开发和迭代周期。
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大型语言模型依赖药物名称词缀，存在安全风险
研究人员发现，大型语言模型可能会被药物名称的形态结构所误导，导致药理学推理不准确。通过使用具有真实词缀的虚构药物名称，研究表明模型通常仅根据这些单词部分推断药物属性。一项应用于 600 多种药物的新框架显示，模型经常在没有明确指示的情况下依赖词缀线索，有时会导致它们混淆具有相似词缀的药物的属性，对安全构成微妙风险。