@InSilicoMed ile iş birliği yaparak ilaç araştırmaları için hafif bilimsel temel modeller oluşturuyoruz. Birlikte, birden fazla ilaç keşfi alt alanında son teknoloji performansa sahip bir dizi sıvı temeli modeli inşa ediyoruz. 💊 Amacımız, ilaç keşfinin sınırlarını tek amaçlı, özel modellerin ötesine taşıyıp tamamen yerel özel örneklerde özel molekülleri, testleri ve hedef verilerini alabilen ve faydalı olan temel genelci modellere doğru ilerletmektir. Sıradaki ilk model, tamamen özel altyapı üzerinde çalışırken bulut ölçeğinde performans sağlayan küçük bir model olan LFM2-2.6B-MMAI'dir: > Moleküler optimizasyon: MuMO-Instruct çok parametreli optimizasyonda %98,8'e kadar başarı. > Affinity tahmini: Insilico'nun 2.5M / 689 hedef ölçütlemesinde GPT-5.1, Claude Opus 4.5 ve Grok-4.1'i geride bıraktı. > Kimyasal akıl yürütme: Güçlü fonksiyonel grup akıl yürütme (FGBench) ve sağlam bir adımlı retrosentez (ChemCensor). Liquid AI'nin verimli LFM teknolojisini, 1.000'den fazla ilaç kıyasıyla kapsamlı bir eğitim platformu olan Insilico'nun MMAI Gym ile birleştirerek, yerli dağıtımın ilaç keşif görevlerinin tüm yelpazesinde tek bir sistemde rekabetçi sonuçlar sağlayabileceğini gözlemliyoruz. Bu yetenekler, özellikle yüksek frekanslı ADMET taraması, tıbbi kimya ile karşı konulu kurşun optimizasyonu ve boşa harcamış deneysel çabayı önleyen retrosentez fizibilite değerlendirmesinde ilaç şirketleri için hemen faydalı uygulamalar sunar.

Ortaklık duyurusunu okuyun: Teknik raporu okuyun: Modeli bugün alın: @InSilicoMeds CEO ve Kurucu Ortağı @biogerontology ve @liquidai CEO ile Kurucu Ortak @ramin_m_h ilaç keşfi üzerine büzünüz.