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Leash Bio以实验反馈推进AI分子推理
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AI 综述
在 Latent Space 访谈中，Leash Bio 的 Ian Quigley 介绍了团队利用 DNA 编码文库采集干净、可重复的蛋白质与小分子相互作用数据，并将其用于 AI 科学推理的方法。团队构建的智能体实验环境允许 LLM 以自然语言推理构效关系，在100次预算内从650万个分子中寻找最佳结合分子；已有数据可支持数万次带实验反馈的模拟。录制两个月后，该环境发展为 Minos。据10月15日报道，团队当天发布了预印本、博客和开放数据集。
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最新进展10月15日 04:35
实验环境已发展为 Minos，团队发布预印本、博客和开放数据集。报道时间线
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10月15日
- Latent SpaceLeash Bio 的 Ian Quigley 访谈：以计算速度开展实验反馈驱动的科学推理
Leash Bio 的 Ian Quigley 在访谈中解释了如何用 DNA 编码文库采集干净、可重复的蛋白质与小分子相互作用数据，并将其用于 AI 科学推理。团队的智能体实验环境让 LLM 用自然语言推理构效关系，在 100 次预算内从 6.5M 个分子中寻找最佳结合分子，已有数据可提供数万次带实验反馈的模拟。录制两个月后，该环境发展为 Minos，团队今天发布了预印本、博客和开放数据集。
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