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Berkeley Lights, Inc. (BLI) 成立于 2011 年，总部位于加州埃默里维尔，致力于提供突破性的技术和仪器平台，从根本上改变利用细胞生物学过程进行的研究。数字细胞生物学 (Digital Cell Biology) 将生物科学、技术和信息相结合，显著提升科学家研究细胞相互作用的方式。Berkeley Lights 的平台和技术能够同时对数千个细胞进行最快、最深入、最全面的测
专长：RNA 疗法的基因洞察。Deep Genomics 利用人工智能解码基因组数据，并识别 RNA 疗法的靶点。其专有平台 SPIDEX 已为罕见遗传疾病的治疗开发出有前景的候选药物。Deep Genomics 在利用人工智能设计下一代 RNA 药物方面处于领先地位。 2015年，Brendan Frey与Hannes Bretschneider等人成立了Deep Genomics。公司有20
专长：精准医疗的联邦学习。Owkin 利用联邦学习技术，在保护数据隐私的同时，实现协作式 AI 研究。他们在肿瘤学和心脏病学领域的应用已构建出可指导个性化治疗决策的预测模型。Owkin 与领先医院和研究机构的合作进一步扩大了其影响力。 Owkin于2016年成立于法国巴黎，是一家AI驱动的精准医疗公司，由临床医师Thomas Clozel博士与生物学人工智能先驱Gilles Wainrib博士共
拥有20 多年经验的无与伦比的生命科学专业知识 信任与合规：轻松实现审计准备。 数据洞察与控制：可操作的洞察，以更快地做出决策。 内容管理：控制集成、合规协作。
Nimbus Therapeutics 的产品线专注于肿瘤学、免疫学、代谢紊乱和其他适应症。2022 年，武田制药承诺斥资高达 60 亿美元收购 Nimbus 的免疫学候选药物 NDI-034858（后更名为 zasocitinib 或 TAK-279），该药物是一种酪氨酸激酶 2 抑制剂，目前正处于 II/III 期试验阶段。在最近发表于《美国医学会杂志·皮肤病学》上的一篇文章中，研究人员介绍了
Trially® 是一种符合 HIPAA 标准的 AI 匹配技术，可以安全地解锁丰富的医疗数据，帮助临床研究领导者更快地招募合格的患者。 Trially 是一家数据科学和人工智能公司，致力于识别临床试验患者，以加速将救命的疗法推向市场。
我们是数据科学家和化学家、生物学家和工程师、临床医生和实验室管理员、药理学家和软件开发人员。我们跨职能工作，运用多种科学语言。我们运用超分辨率显微镜、活细胞、算法和机器人技术——所有这些都是为了让我们能够以前所未有的方式观察与治疗相关的生物学。 我们充满好奇心，求知若渴，热爱自己的工作。我们致力于在分子层面探索生物学和药理学机制，并致力于为尽可能多的生命带来最大的改变。
Drug Farm（药物牧场），是一家通过 piggyBac 转座子发现药物靶标的 first-in-class 药物研发公司，在中美两地逐步建立团队，现已确定若干新的免疫靶点，并开发出进入临床阶段的首创新药。近日，该公司获得《麻省理工科技评论》中国・第二届生命科学创业大赛 “最佳团队奖”，生辉借此机会采访了其联合创始人兼首席运营官 许枞博士。 Drug Farm 致力于构建独特的平
唯信（Wecomput™）致力于用计算技术驱动创新药研发、造福人类健康。 Wecomput融合人工智能、生物物理、高性能计算、生成生物学等技术，打造了独具特色的药物分子生成、设计与模拟平台，并致力于革新传统药物发现方式，驱动蛋白质、抗体、mRNA等创新药物的研发进程。核心团队成员来自国际知名AI制药公司、头部药企、知名互联网公司、985高校，在制药、生命科学、人工智能、软件开发等交叉领域有丰富的
哲源科技是一家以数字生命技术赋能医药创新的平台型公司。 公司拥有领先的生命功能的数字孪生技术，实现系统性递呈肿瘤新靶点，精准评估优势适应症，精准预测响应患者。 公司已经拥有新靶点、新适应症、药物伴随诊断等多项高价值IP。哲源致力于构建“药物数字试验场”，突破生化技术的瓶颈，提升药物研发效能、临床试验成功率、临床治疗有效率，为医药研发引入新范式，为人类健康保驾护航。
AlphaFold 是 DeepMind 开源的人工智能系统，借助 AlphaFold 可以更加准确的预测蛋白质的形状。主要应用于医疗保健和生命科学领域，有可能加速药物的研究与发现。 AlphaFold到底厉害在哪里？它的核心武器叫做“深度学习”，简单来说，就是让AI自己去学习成千上万个已知的蛋白质结构，从中找出隐藏的规律。更重要的是，AlphaFold引入了一种叫做“进化信息”的数据，分析
2021年7月，谷歌旗下DeepMind团队和欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）合作，发布由人工智能系统AlphaFold预测的蛋白结构数据库（AlphaFold Protein Structure Database）。这一数据库包含了AlphaFold人工智能系统预测的约35万个蛋白结构，覆盖包括人类以及20种生物学研究中常用模式生物（大肠杆菌、果蝇、斑马鱼、小鼠…）。在人类蛋白质组方面，A
Mujoco（Multi-Joint dynamics with Contact）是一款用于机器人学、生物力学等领域的高性能物理仿真引擎，其核心功能包括动力学模拟、接触力建模及多关节系统仿真。该工具提供直观的操作界面、丰富的物理参数配置以及灵活的约束条件设置，适用于复杂机械系统或生物运动的模拟分析。以下从操作功能、仿真交互机制、核心术语与参数三个维度展开说明。 MuJoCo是“多关节接触动力学”
FutureHouse是指一个非营利组织，它刚刚发布了四个超人类的AI科学家智能体，包括Crow（乌鸦）、Falcon（猎鹰）、Owl（猫头鹰）和Phoenix（凤凰）。这些智能体专门用于科学研究，已经通过了严格的基准测试，在搜索精度和准确性上超越了目前顶级的搜索模型，如o3-mini、GPT-4.5、Claude-3.7。此外，它们在直接文献搜索任务中，检索和综合能力比博士水平的研究人员更高。这
卡内基梅隆大学的研究团队开发出一款名为 LegoGPT 的 AI 模型，能够根据文字指令生成可实际搭建的乐高设计。 比如输入文本「基本款沙发」，一眨眼的功夫，乐高沙发就拼好了。 团队训练了一种自回归大型语言模型，通过预测下一个 token 的方式，判断下一块该放置什么积木。团队还为模型增加了有效性校验和带有物理感知的回滚机制，确保生成的设计不会出现积木重叠或悬空等问题，也就是说最终结果始终可行
英纬达发布了其最新的 Cosmos-Reason1系列模型，旨在提升人工智能在物理常识和具身推理方面的能力。随着人工智能在语言处理、数学及代码生成等领域取得显著进展，如何将这些能力扩展到物理环境中成为了一大挑战。 物理 AI（Physical AI）不同于传统的人工智能，它依赖于视频等感官输入，并结合现实物理法则来生成反应。物理 AI 的应用领域包括机器人和自动驾驶车辆等，需要具备常识推理能
DreamGen是英伟达推出的创新的机器人学习技术，基于AI视频世界模型生成合成数据，让机器人能在梦境中学习新技能。DreamGen仅需少量现实视频数据，能生成大规模逼真的训练数据，实现机器人在新环境中的行为泛化和环境泛化。DreamGen的四步流程包括微调视频世界模型、生成虚拟数据、提取虚拟动作以及训练下游策略。DreamGen让机器人在没有真实世界数据支持的情况下，凭文本指令完成复杂任务，显著
TradingAgents是加利福尼亚大学洛杉矶分校和麻省理工学院推出的多代理LLM金融交易框架，能模拟现实世界的交易公司环境。TradingAgents整合多个具有不同角色和风险偏好的LLM代理，如基本面分析师、情绪分析师、技术分析师、交易员和风险经理等，实现对复杂金融数据的全面分析与处理。代理基于代理辩论和对话进行交易决策，结合结构化输出与自然语言对话，提高决策的精确性和灵活性。实验结果表明，
Databricks SQL 是 Databricks 推出的智能数据仓库服务，基于 DatabricksIQ（Data Intelligence Engine）理解用户数据的独特性，为技术与业务用户提供易用的数据分析体验。Databricks SQL 基于湖仓架构，整合数据、分析和AI，消除传统数据仓库的独立性和复杂性，降低成本。Databricks SQL支持自然语言查询、预测性优化和自动化管
Aurora是微软研究院推出的13亿参数的大气基础模型，基于从海量大气数据中提取有价值信息，用在预测全球天气模式、空气污染和海洋波浪等大气过程。模型用预训练和微调的架构，处理不同分辨率和压力水平的数据。Aurora在多个预测任务中表现出色，包括高分辨率天气预测、空气污染预测和热带气旋轨迹预测，计算速度比传统数值天气模型快约5000倍。模型提高了预测精度，降低计算成本，为应对气候变化和极端天气事件提
VideoTutor是AI教育辅助工具，生成动画讲解视频，帮助学生理解知识点和解题过程。VideoTutor支持SAT数学、AP数学、STEM知识和语言学习等学科领域。用户用文字、截图或语音输入问题，系统自动生成包含动画和语音说明的讲解视频。工具提供个性化学习内容，支持24小时在线学习，适合家长、学生和教师使用，在SAT数学备考方面表现出色。 VideoTutor的主要功能 AI视频生成：
Jodi是中国科学院计算技术研究所和中国科学院大学推出的扩散模型框架，基于联合建模图像域和多个标签域，将视觉生成与理解统一起来。Jodi基于线性扩散Transformer和角色切换机制，执行联合生成（同时生成图像和多个标签）、可控生成（基于标签组合生成图像）及图像感知（从图像预测多个标签）三种任务。Jodi用包含20万张高质量图像和7个视觉域标签的Joint-1.6M数据集进行训练。Jodi在生成
Meta 又有新的动作，推出基于视频训练的世界模型 V-JEPA 2（全称 Video Joint Embedding Predictive Architecture 2）。其能够实现最先进的环境理解与预测能力，并在新环境中完成零样本规划与机器人控制。 Meta 表示，他们在追求高级机器智能（AMI）的目标过程中，关键在于开发出能像人类一样认知世界、规划陌生任务执行方案，并高效适应不断变化环境的
普林斯顿与复旦推出HistBench和HistAgent，首个人文AI评测基准 普林斯顿大学AI实验室与复旦大学历史学系联手推出了全球首个聚焦历史研究能力的AI评测基准——HistBench，并同步开发了深度嵌入历史研究场景的AI助手——HistAgent。这一成果不仅填补了人文学科AI测试的空白，更为复杂史料处理与多模态理解建立了系统工具框架。 历史是关于时间中的人的
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