在现代药物研发中，“一日一次、低剂量、高安全性”常被视为口服药物设计的理想目标。

通过统计可视化，展现ChEMBL药物数据在适应症与靶点维度的分布规律，以数据分布直观呈现药物研发的重点方向与分子机制特征，为研发方向提供参考。

mRNA 已成为重要的治疗性分子类别。近期，一项由人工智能（AI）驱动的框架被提出，可设计具有更高稳定性和更强翻译效率的 mRNA 序列。该方法被称为 “RNA...

OpenAI作为此轮大语言模型的领导者，首次完整阐述了如何构建AI-Native Engineering Team，系统回答了“如何让 AI 成为研发流程的一等...

在我们的日常开发工作中，接口调试与验证是贯穿整个开发生命周期的核心环节。传统模式下，开发和测试人员需要将大量时间消耗在接口信息的提取、文档处理、编写脚本、测试用...

大模型正在深刻改变研发流程的各个环节，推动自动化与智能化。辅助编程、Coding Agent……AI 是如何从“辅助工具”变成核心生产力的？大模型原生开发时代到...

近一两年大量 AI 编码工具如雨后春笋般诞生，但在游戏项目工程级别的代码编写参与度仍不高，主要受限于 LLM 上下文长度、游戏业务的复杂度与灵活性。

2025 年是 Agentic AI 应用的元年，AI4SE（Artificial Intelligence for Software Engineering）...

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药物研发也是同理。以前研发一款新药要10年、10亿美金，也就是著名的“双十定律”，所以药才贵。如果AI把研发效率提高了10倍，成本降低了90%，那么“长寿药”就...

在大的互联网公司， 研发团队的交付对象是pm，sre或者运维团队的交付对象是业务团队(可能是ba，可能是业务研发)，infra团队的交付对象是sre或者运维+研...

小马智行这家公司成立于2016年12月,是一家中国自动驾驶方案技术研发公司，在美国硅谷及在中国北京、广州都有研发中心。

药物诱导性肝损伤（DILI）仍然是药物研发中最严峻的问题之一，不仅威胁患者安全，还导致临床试验失败和药物撤市。研究人员构建了 ToxPredictor，一个整合...

人工智能在药物发现领域引起了广泛关注，但当前方法仅是对现有实验的数字化，无法预测新化合物在临床中的实际效果。设计用于药物开发后期的药理数字孪生体也缺乏跨越转化鸿...

继诺奖团队开发的AlphaFold3和RFDiffusion-AA横空出世后，通用式生物分子结构预测已达到令人惊叹的精度，为AI赋能药物研发领域打下了坚实基础。...

药物转运体（Drug Transporters, DTs）是控制药物在人体内吸收、分布、代谢和排泄（ADME）的关键蛋白，如同药物在体内的“导航系统”。它们的数...

近日，上海科技大学免疫化学研究所白芳课题组与香港大学高盛华教授合作，在国际学术期刊《药学学报》英文刊（Acta Pharmaceutica Sinica B, ...

ADMET评估是决定药物候选化合物临床成功的基础。传统实验方法虽可靠，但资源消耗大；而传统计算模型则缺乏稳健性与泛化性。近年来，ML通过解析复杂的结构 - 性质...

靶向蛋白降解（Targeted Protein Degradation, TPD）技术通过设计特殊分子，利用细胞自身的蛋白降解机制，特异性清除致病蛋白。TPD正...