Latent Space interviews Biohub’s Alex Rives about ESMFold2 and the broader ESM protein modeling stack. The discussion centers on datasets versus inductive bias, and whether protein biology is entering its own Bitter Lesson era. The key implication is that large-scale evolutionary sequence data and open models may become foundations for structure prediction, interaction modeling, and programmable biology.
Hugging Face 發表 OpenMed 的最新成果,展示僅需 165 美元即可跨 25 個物種訓練 mRNA 語言模型。此研究證明了生物學基礎模型不一定需要天文數字的算力預算,透過優化架構與訓練策略,中小型實驗室與獨立研究員也能進行前沿的基因組學 AI 研究,為 mRNA 疫苗與藥物開發帶來新契機。
Hugging Face 與 Arc Institute 合作發表「虛擬細胞挑戰賽(Virtual Cell Challenge)」導讀。此競賽聚焦於 AI for Science 領域,邀請全球開發者與研究人員利用機器學習與大型生物模型,預測單細胞層級的基因表達與細胞狀態。這項挑戰賽旨在推動虛擬細胞技術的發展,並提供開源數據集與評測基準。