@MistralAI: For those of us who don’t do quantum chemistry before coffee ☕:
Mistral AI 公布了一個可在計算機上預測分子行為的量子化學工具,由 Le Chonk 從零編寫,官方稱它「能給出正確答案」。這一工具用於在實驗室驗證前模擬分子性質,是研發新藥、新材料與電池的第一步。推文未披露所用模型、程式碼或具體評測資料。
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Mistral AI 公布了一個可在計算機上預測分子行為的量子化學工具,由 Le Chonk 從零編寫,官方稱它「能給出正確答案」。這一工具用於在實驗室驗證前模擬分子性質,是研發新藥、新材料與電池的第一步。推文未披露所用模型、程式碼或具體評測資料。
Anthropic 的 STEM Fellows Program 公布:Claude Mythos 5 僅憑自然語言指令設計出量子電路,效能超過已發表的最佳方案,有時提升一個數量級甚至更多。Anthropic 表示,更高效的電路能減少量子演算法所需的資源,可能讓化學與材料科學領域的量子計算應用更早成為現實。
CMU、聖母大學等發布化學採購成本基準 ChemCost,最強智慧體在乾淨輸入下僅 50.6% 的估算誤差在 25% 以內。基準包含 1,427 個反應、2,261 種化學品和 230,775 條供應商包裝報價,要求智慧體完成名稱對齊、報價檢索、包裝選擇、單位換算與成本彙總,全程無需裁判。人類專家同任務準確率為 66.9%;輸入改為自然語言段落和 OCR 文字後,前沿模型準確率降至約 20%,化學專用模型接近 0。
Mistral 官方展示 Mistral Large 4 在一條簡短提示下,從零編寫量子化學 SCF 求解器、驗證其輸出,並在外圍搭建 3D 檢視。推文稱該模型(Le Chonk)無需進一步輸入,就能自行判斷如何拆解分子、展示哪些軌道,說明其具備一定的化學理解。原文未披露提示詞、程式碼、執行時間或復現方式。
Anthropic 稱 Claude Mythos 5 可在無人工干預的閉環中自主設計量子電路:給出自然語言規格後,它在化學、最佳化、量子模擬、數論等八個計算原語上,找到比此前已發表最佳演算法用量子位元更少、門數更少的方案,部分提升達一個數量級。具體包括模逆運算的新電路,以及把某主流量子最佳化演算法中最昂貴步驟的成本降低約 12 倍。研究由 Andi Gu 在 Anthropic STEM Fellows 專案下主導,論文已發布在 arXiv。
水木分子入選央視「中國 AI 創業十駿」,是 1200 家參賽企業中唯一上榜的 AI 製藥公司。這家由清華 AIR 孵化、張亞勤創辦的企業主推對話式藥物研發平台 ChatDD,讓藥研專家用自然語言呼叫智慧體完成立項分析、分子設計與臨床研究,並已發布覆蓋 45 項專業技能的 OpenBioMed 技能包。其首個自研雙特異性抗體管線僅用 7 個月完成臨床前候選分子確認,傳統方法需 12 至 24 個月。
Google DeepMind 表示,Gemini 4 Argon 已在量子計算、核聚變、蛋白質設計等領域帶來新的科學突破。官方未披露具體成果、合作機構或模型的使用範圍,目前僅有這一對外表態。