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Evo 2 是一个强大的 AI 基础模型，用于解析 DNA、RNA 和蛋白质的遗传密码。

Evo 2 是由 NVIDIA 推出的 AI 基础模型，旨在通过深度学习技术解析生物分子的遗传密码。该模型基于 NVIDIA DGX Cloud 平台开发，能够处理大规模的基因组数据，为生物医学研究提供强大的工具。Evo 2 的主要优点在于其能够处理长达 100 万个 token 的基因序列，从而更全面地理解基因组的复杂性。该模型在生物医学领域的应用前景广阔，包括疾病诊断、药物开发和基因编辑等。Evo 2 的开发得到了 Arc 研究所和斯坦福大学的支持，目标是推动生物医学研究的创新和突破。

基于GPT风格的生物医学语言模型

BioMedLM是由斯坦福大学和DataBricks团队合作开发的基于GPT风格的生物医学语言模型，具有2.7亿参数，通过在生物医学领域的专业知识上训练，可以有效地回答有关医学和生物学的复杂问题。可以在单个A100 GPU上方便地进行微调，并在笔记本电脑上运行推理。在MedMCQA上达到57.3%的得分，在MMLU医学遗传学考试上达到69.0%的得分。产品功能包括生物医学问答系统、患者咨询回答、文献检索与总结、数据隐私与内部部署、模型训练数据的完全记录。BioMedLM已在Hugging Face Hub上公开发布，允许任何人下载并微调模型。

70亿参数的元基因组基础模型，用于流行病监测和病原体检测.

METAGENE-1是由南加州大学、Prime Intellect和核酸观测站的研究人员合作开发的一款元基因组基础模型。该模型具有70亿参数，经过1.5万亿个碱基对的DNA和RNA序列训练，这些序列来自人类废水样本。METAGENE-1的主要功能是帮助公共卫生应用，如流行病监测、病原体检测和新兴健康威胁的早期发现。其优势在于能够捕捉人类微生物组中完整的基因组信息分布，具有强大的泛化能力。

生物医学领域的专业通用模型

UltraMedical项目旨在开发生物医学领域的专业通用模型，这些模型旨在回答与考试、临床场景和研究问题相关的问题，同时保持广泛的通用知识基础，以有效处理跨领域问题。通过使用先进的对齐技术，包括监督微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和赔率比偏好优化(ORPO)，训练大型语言模型在UltraMedical数据集上，以创建强大且多功能的模型，有效服务于生物医学社区的需求。

先进的开源生物医学大型语言模型，专为医疗领域设计。

OpenBioLLM-70B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型，专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调，能够理解和生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中展示了超越其他类似规模开源生物医学语言模型的优越性能，并且在与更大的专有和开源模型如GPT-4、Gemini、Medtron-70B、Med-PaLM-1和Med-PaLM-2的比较中也展现了更好的结果。

一款基于生物医学数据的8亿参数大型语言模型

Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。

探索生命交互的奥秘

Chai Discovery是一个专注于解码生命交互的网站，它可能涉及生物信息学、基因组学或相关领域，旨在通过先进的技术手段揭示生命体之间复杂的相互作用。该产品或技术的重要性在于它可能为生命科学、医学研究和相关领域提供深入的洞见和数据支持。

一款专为生物医学领域设计的开源大型语言模型

OpenBioLLM-8B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型，专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调，能够理解并生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中的表现超越了其他类似规模的开源生物医学语言模型，并与更大的专有和开源模型如GPT-3.5和Meditron-70B相比也展现出更好的结果。

AI系统设计新型蛋白质，助力生物和健康研究。

AlphaProteo是DeepMind推出的首个AI系统，用于设计新型、高强度的蛋白质结合体，作为生物和健康研究的构建模块。这项技术有潜力加速我们对生物过程的理解，并助力新药的发现、生物传感器的开发等。AlphaProteo能够为多种目标蛋白质生成新的蛋白质结合体，包括与癌症和糖尿病并发症相关的VEGF-A。它在实验成功率和结合亲和力方面均优于现有方法，能够显著减少涉及蛋白质结合体的初步实验所需的时间。

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BenAI Research Assistant是一款基于人工智能的文献分析插件，用于增强生物医学研究。它可以帮助科学家更高效地阅读文献、快速发现证据，并提供工具来加快阅读速度。它支持决定是否阅读一篇文章、理解和发现文章的关键见解、回答科学问题、保持研究流程无需额外工具等主要功能。适用于学术界、制药和生物技术公司的科学家。

医学AI能力开放共享平台

医真是一个医学AI能力开放共享平台。汇聚众多医学院校、科研院所、医疗机构、医疗企业的优秀医学AI产品和解决方案,通过开放接口的方式对外提供服务,助力众多行业以最便捷高效的方式获取医学AI能力,提升工作效率。

AI co-scientist 是一个基于 Gemini 2.0 的多智能体 AI 系统，旨在帮助科学家生成新的研究假设和实验方案，加速科学发现。

AI co-scientist 是谷歌研究团队开发的一款多智能体 AI 系统，旨在通过人工智能技术辅助科学研究。该系统基于 Gemini 2.0 构建，能够模拟科学方法的推理过程，生成新的研究假设和实验方案。它通过多智能体协作，利用生成、反思、排名、进化等多种机制，不断优化输出结果。AI co-scientist 的主要优点包括高效生成新颖的科学假设、强大的跨学科知识整合能力以及与科学家的协作能力。该系统目前处于研究阶段，通过与全球顶尖科研机构合作，验证其在生物医学等领域的应用潜力。

自动化生物标志物发现与解释

JADBio是一款无代码机器学习平台，通过自动化生物标志物发现和解释，加速药物研发过程。它能够处理多组学数据，包括基因组学、转录组学、代谢组学等，为研究人员提供快速高效的数据分析和洞察。JADBio的优势在于其简单易用的界面和自动化功能，大大减少了药物研发的时间和成本。定价信息请参考官方网站。

首个真正开源的生物分子结构预测模型

Boltz-1是由麻省理工学院（MIT）阿卜杜拉·拉蒂夫·贾米尔健康机器学习诊所（MIT Jameel Clinic）的研究人员开发的首个真正开源的生物分子结构预测模型，其准确性达到了AlphaFold3的水平。该模型以玻尔兹曼分布命名，是一种描述分子结构分布的概率度量。Boltz-1的开发旨在鼓励超越学术界的创新，为商业用途提供支持。它由博士生Jeremy Wohlwend、Gabriele Corso和MIT Jameel Clinic研究员Saro Passaro领导开发，得到了MIT电气工程和计算机科学（EECS）教授Regina Barzilay和Tommi Jaakkola的指导。Boltz-1的开发面临了规模和数据处理的挑战，但最终成功构建了必要的计算能力，为结构生物学研究实践的标准化提供了基础，有望加速生命改变药物的创造。

智能医学听写服务

Scribeberry是一款智能医学听写服务，利用人工智能技术帮助医疗专业人士高效转录和管理他们的医学笔记。Scribeberry提供智能医学听写服务，支持医疗专业人士选择模板、生成医学笔记，通过实时患者对话或输入病例详情来产生笔记，并能与Scribeberry进行交流以补充额外的笔记、信函和转诊。

高质量医学信息的聊天机器人

Radiant AI是一个医学聊天机器人，使用自家开发的OSLER平台LLM框架，为临床医生和医学专业人员提供即时高质量的医学信息。我们的专有数据集和检索增强生成模型确保您获得可靠的信息，无需订阅或自行查找参考文献。

医学生最爱的闪卡学习平台

Synaptiq是一款基于间隔重复算法的学习平台，专为医学生设计。它提供医学课程相关的卡片，由医生手工策划和定制。Synaptiq还集成了AXON·AI医学导师，利用GPT-4人工智能进行概念强化。用户可以自动制定个性化的复习计划，并根据证据支持的间隔重复算法进行学习优化。

256M参数的医学领域语言模型，用于医学文本处理等任务

SmolDocling-256M-preview是由ds4sd推出的一个具有256M参数的语言模型，专注于医学领域。其重要性在于为医学文本处理、医学知识提取等任务提供了有效的工具。在医学研究和临床实践中，大量的文本数据需要进行分析和处理，该模型能够理解和处理医学专业语言。主要优点包括在医学领域有较好的性能表现，能够处理多种医学相关的文本任务，如疾病诊断辅助、医学文献摘要等。该模型的背景是随着医学数据的增长，对处理医学文本的技术需求日益增加。其定位是为医学领域的研究人员、医生、开发者等提供语言处理能力支持，目前未提及价格相关信息。

直接科学回答医学问题

MediSearch是一个搜索引擎，为用户提供直接科学回答医学问题的能力。它汇集了来自可信医学来源的信息，帮助用户获取到科学、可靠的医疗信息。MediSearch的功能包括搜索医学问题、提供专业医学答案、解释医学术语、提供相关医学资讯等。它是医学领域的一站式信息查询工具。

Freed的AI医学记录员可以将您的文档时间缩短高达95％，并提供准确的结果。

Freed的AI医学记录员可以帮助医生减少文档时间，提高工作效率。它使用人工智能技术，能够自动识别医生的口述内容并将其转化为文本记录，大大减轻了医生的负担。Freed还具有高度准确的识别率，能够准确地理解和记录医生的语音输入。该产品定价灵活，可以根据医疗机构的需求进行定制。Freed定位为一款提升医生工作效率的专业工具。

河马爱学是一款基于AI驱动的K12教育增值产品

河马爱学拥有行业领先的技术团队,通过构建基于学习行为的推荐模型,评测学生能力并实时跟踪“掌握度”变化,个性化推荐学习内容,帮助老师精准教学,帮助学生自适应学习。产品提供课前预习、课中自主学习、课后巩固的全过程服务,支持多种智能互动做题方式,帮助学生主动学习和知识巩固。

强大的神秘学专家模型

Mistral Trismegistus 7B是一个专为对神秘学、秘术和灵性感兴趣的人群而设计的模型。它具有以下功能和优势： - 第一个强大的神秘学专家模型：包含约10,000个高质量、深入、丰富的关于神秘学、秘术和灵性的指导。 - 快速：该模型是在Mistral上训练的，Mistral是一个最先进的7B参数模型，即使在CPU上也可以快速运行。 - 不是积极主义者：该模型在训练时涵盖了所有形式的神秘任务和知识，并没有选择积极性而牺牲创造力。 该模型的使用场景包括： - 回答关于神秘物品的问题 - 扮演催眠师的角色 更多详细信息和定价请访问官方网站。

生成幻想生物和角色的AI模型

Dark fantasy FLUX是一个专注于生成幻想生物和角色的AI模型，擅长创造具有流体金属质感的服装和带有魔法或科技光效的图像。它能够生成具有暗色调氛围的图片，同时不影响对写实内容的响应。该模型由Black Forest Labs, Inc.授权，适用于非商业用途。

医生的医学学习应用

Hidoc Dr 是一个以医疗为重点的在线学习平台，为医生在各个专业领域提供医学教育，价格定位适中。

医学大型语言模型套件

Meditron 是一套开源的医学大型语言模型（LLM）套件。它通过对一份经过综合筛选的医学语料库进行持续预训练，包括选定的 PubMed 论文和摘要、一份新的国际认可的医学指南数据集以及一个通用领域语料库，将 Llama-2 适应到医学领域。Meditron-70B 在相关数据上进行了微调，性能优于 Llama-2-70B、GPT-3.5 和 Flan-PaLM。

AI在医学领域的初步研究

o1 in Medicine是一个专注于医学领域的人工智能模型，旨在通过先进的语言模型技术，提升医学数据的处理能力和诊断准确性。该模型由UC Santa Cruz、University of Edinburgh和National Institutes of Health的研究人员共同开发，通过在多个医学数据集上的测试，展示了其在医学领域的应用潜力。o1模型的主要优点包括高准确率、多语言支持以及对复杂医学问题的深入理解能力。该模型的开发背景是基于当前医疗领域对于高效、准确的数据处理和分析的需求，尤其是在诊断和治疗建议方面。目前，该模型的研究和应用还处于初步阶段，但其在医学教育和临床实践中的应用前景广阔。

AI驱动的医学文献搜索引擎

Suppr 超能文献是一个利用人工智能技术驱动的医学文献搜索引擎，旨在帮助医学研究人员快速检索和获取相关医学领域的最新研究进展和临床试验信息。它通过限定时间、类型、影响因子、作者、期刊等多重条件，提供精准的文献检索服务，极大地提高了医学研究的效率和质量。

一站式占星学应用

Quaere 是一款一站式占星学应用，提供塔罗卡牌阅读、星座配对、AI 占星师、每日星座运势等功能。用户可以通过 Quaere 更好地了解自己，寻找人生目标，以及找到自己的完美匹配。

医学研究伴侣，一站式获取高质量科研文章

Cure AI 是一款专为医学研究人员设计的工具，旨在通过访问超过2600万篇PubMed文章，提供高效、高质量的科研支持。其主要优点包括强大的证据排名功能、自然语言查询处理能力以及无缝的文献导航体验。Cure AI 的背景信息显示，它致力于简化科研流程，帮助研究人员快速找到相关且可靠的文献资源。产品目前提供免费试用，并有多种付费计划可供选择，适合不同规模和需求的研究团队。

加速医学创新，研究自动化平台

SOMA是一个研究自动化平台，通过分析医学研究文章并提取重要概念，识别它们之间的因果和关联关系，并形成一个知识图谱。研究人员可以指定概念对，并使用系统提供的文献链接访问特定的研究文章。