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$Recursion Pharmaceuticals, Inc.(RXRX)$  一种更好、更快的基于共同折叠的结合亲和力模型。 预测药物候选物与其靶标结合的紧密程度在药物发现中至关重要。这也需要海量的计算资源。最先进的模型每次预测可能需要20秒到一分钟，对于大规模早期项目的需求来说并不实用。 💠 今天，Recursion 的 @Valence_ai 发布了 Nesso-1：目前最快的开源基于共同折叠的结合亲和力模型。 每次预测仅需1秒，比我们之前与 Boltz-2 的合作快约20倍，同时在公共和内部基准测试中匹配或超越其准确性。通过利用 @NVIDIAHealth 的 cuEquivariance，我们进一步将训练和推理加速了额外2-3倍。我们期待与 @NVIDIA 继续合作改进 Nesso-1。权重和代码完全开源。 Nesso-1 的核心架构理念基于这样一个洞见：粗粒度共同折叠表示可以在以几分之一成本的情况下匹配全原子模型的亲和力预测准确性。Nesso-1 是这种方法的首个开源实现，没有任何专有依赖，完全基于公共数据训练，旨在可重现和可扩展。 我们已经在内部活跃的药物发现项目中使用 Nesso-1。快速、可靠的大规模亲和力预测是定义我们自主精准设计愿景的自主设计循环的基

$Recursion Pharmaceuticals, Inc.(RXRX)$   悉尼大神用AI救狗的事件是真实的。 事件背景：2019年，科技企业家Paul Conyngham领养了一只混血梗犬Rosie。2024年，Rosie被确诊为肥大细胞癌，常规治疗无效，兽医认为其生命仅剩不到6个月 。 实施过程：Paul Conyngham利用ChatGPT和AlphaFold，在没有生物学背景的情况下，设计出了专属的mRNA癌症疫苗。他首先对Rosie的DNA和肿瘤DNA进行测序，找出突变，然后通过AlphaFold识别肿瘤突变蛋白，匹配药物靶点 。 治疗效果：疫苗在经过三个月的审批后注射，几周内肿瘤缩小了50%，Rosie的状态明显改善 。 媒体报道：该事件被澳大利亚主流媒体《澳大利亚人报》和英国《每日邮报》等报道，增加了其可信度 。 专业认可：新南威尔士大学的基因组学中心主任和RNA研究所所长参与了该项目，进一步证实了事件的真实性 。 社会反响：OpenAI总裁Greg Brockman和谷歌DeepMind CEO Demis Hassabis等科技界人士的转发和盛赞，也从侧面支持了事件的真实性 。 如需进一步了解详细信息，建议查阅相关媒体报道。

$特斯拉(TSLA)$  破500

更看好特斯拉，机器人业务加上AI 业务潜力无穷

$Figma(FIG)$ pltr 和fig 比比看，pltr 好太多了

$Recursion Pharmaceuticals, Inc.(RXRX)$  想问下各位大佬，为啥rxrx 不和药明康德合作，二期，三期都外包给药明做呀

pltr

$Recursion Pharmaceuticals, Inc.(RXRX)$  为啥涨

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$  感觉没上去应该是高管在卖货

$Recursion Pharmaceuticals, Inc.(RXRX)$