SandboxAQ 将其药物发现模型引入 Claude — 无需计算机科学博士学位

每年都要花费数十亿美元，甚至需要十年的时间来发现一种新药，而大多数时候，在经历了所有这些之后，候选药物还是会失败。大多数人工智能初创公司都承诺通过构建越来越复杂的模型来加速药物发现，但SandboxAQ坚信，真正的问题不在于模型的强大，而在于访问。SandboxAQ没有要求研究人员学习如何使用复杂的系统，也没有投资昂贵的基础设施，而是将其科学模型直接集成到Anthropic的聊天机器人Claude上，创建了一个任何人都可以使用的对话界面——无需拥有计算机科学博士学位。这完全改变了游戏规则：不再需要成为云计算或编程专家，就能充分利用分子模拟。背后有一个有趣的故事：SandboxAQ最初是作为Google母公司Alphabet的分拆公司而诞生的，其总裁是Google前首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）。在短短几年内，它筹集了近10亿美元的投资，并构建了名为LQM（大型定量模型）的模型，这些模型基于物理定律，而非文本中的模式。这些模型能够模拟量子化学，并预测新分子的行为方式：实际上，它们可以帮助科学家在进入实验室之前就了解是否值得在实验上投入时间和金钱。SandboxAQ的人工智能模拟总经理Nadia Harhen表示，到目前为止，他们的客户必须自行获得数字基础设施来运行模型，即使对于大型制药和工业公司来说，这也是一个不小的障碍。真正的飞跃就在这里：现在技术门槛降低了，任何人都可以使用自然语言与前沿模型对话。虽然Chai Discovery和Isomorphic Labs等竞争对手都将重点放在模型的科学质量上，但SandboxAQ认为，真正的范式转变将发生在任何人都无需IT专家即可访问模型的时候。挑战在于：药物发现的未来不仅取决于最先进的模型，还取决于谁能真正使用这些模型。如果到目前为止你认为研究只取决于谁拥有最好的数据或算法，那么SandboxAQ的赌注是，访问的大众化将带来改变。你可能会发现，如今只需聊天就能模拟量子化学，而这场革命的背后有埃里克·施密特（Eric Schmidt）这样的名人和近10亿美元的投资。或者，真正的创新不仅在于人工智能，还在于我们如何使其变得易于使用。合适的界面可以改变整个行业。如果这个愿景让你从不同的角度看待药物的发现，你可以在Lara Notes上点击I'm In——这个动作表示：这个想法现在也是你的。当你与他人谈论这个话题时，也许会提到SandboxAQ的故事，或者提到让每个人都能坐在沙发上模拟分子的技术飞跃，你可以使用Lara Notes上的Shared Offline来标记这个人：这样他/她就会知道，那次谈话对你来说很重要。这个灵感来自TechCrunch，为你节省了至少7分钟的阅读时间。