Fabian Theis 谈虚拟细胞建模困境与 Biohub 18 亿美元数据计划
Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 指出，当前虚拟细胞扰动预测模型在基准测试中常无法超越简单基线，主要受限于评估指标校准和数据规模。Biohub 联合 NIH、DOE、Google 和 Meta 投入 18 亿美元，旨在通过高精度多尺度成像和自动化实验基础设施，解决跨尺度生物数据缺失问题，以支持更复杂的系统生物学建模。
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Latent SpaceAI 评分8282 Dyna 联合创始人 Jason Ma 详解 Dyna-2 世界动作模型与机器人部署
Dyna Robotics 联合创始人 Jason Ma 在 Latent Space 访谈中介绍了 Dyna-2 世界动作模型，该模型基于超过 100 万小时的人类视频预训练，通过预测未来视频来指导机器人动作。Dyna 已部署半人形机器人在 Din Tai Fung 等真实场景折叠餐巾，并探讨了机器人数据瓶颈、硬件限制及智能体框架在长时程任务中的作用。
Latent SpaceAI 评分5252 Google DeepMind与Biohub专家探讨AlphaFold为何未解决蛋白质折叠
Google DeepMind的Pushmeet Kohli与Biohub的Sal Candido在Latent Space访谈中讨论AI驱动生物学的未来。Kohli指出AlphaFold仅解决了静态结构预测，蛋白质动力学与无序性仍是未解难题，且构建虚拟细胞需要根本不同的数据集。Candido强调蛋白质语言模型中蕴含未解锁的科学知识，并认为实现治愈所有疾病的使命需要追求10倍而非10%的突破。