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The Company of Biologists
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AI for Biologists: Defining Foundation Model Reliability
一篇新的arXiv论文《AI for Biologists: The Knowledge Boundaries of Foundation Models in the Age of Agentic Systems》探讨了AI模型在生物学研究中的可靠性。该论文将模型的“知识边界”定义为其输出可靠的输入和条件范围。它提出五个关键设计要素——数据、架构、训练、评估和后分析——塑造了这一边界。作者们考察了当前模型的成功与失败，旨在为研究人员和…
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LLM驱动的代理简化了生物学家的蛋白质工程
已开发出两个新的代理框架AutoProteinEngine (AutoPE) 和 TourSynbio-Search，以简化生物学家的蛋白质工程。AutoPE 利用大型语言模型 (LLM) 实现与深度学习模型的自然语言交互，用于模型选择和超参数优化等任务。TourSynbio-Search 由 TourSynbio-7B LLM 提供支持，提供跨科学文献和蛋白质数据库的统一搜索方法，解释自然语言查询以从 UniProtKB 和 arX…