Ф'ючерси
Сотні безстрокових контрактів
TradFi
Золото
Одна платформа для світових активів
Опціони
Hot
Торгівля ванільними опціонами європейського зразка
Єдиний рахунок
Максимізуйте ефективність вашого капіталу
Демо торгівля
Вступ до ф'ючерсної торгівлі
Підготуйтеся до ф’ючерсної торгівлі
Ф'ючерсні події
Заробляйте, беручи участь в подіях
Демо торгівля
Використовуйте віртуальні кошти для безризикової торгівлі
Запуск
CandyDrop
Збирайте цукерки, щоб заробити аірдропи
Launchpool
Швидкий стейкінг, заробляйте нові токени
HODLer Airdrop
Утримуйте GT і отримуйте масові аірдропи безкоштовно
Pre-IPOs
Отримайте повний доступ до глобальних IPO акцій.
Alpha Поінти
Ончейн-торгівля та аірдропи
Ф'ючерсні бали
Заробляйте фʼючерсні бали та отримуйте аірдроп-винагороди
Інвестиції
Simple Earn
Заробляйте відсотки за допомогою неактивних токенів
Автоінвестування
Автоматичне інвестування на регулярній основі
Подвійні інвестиції
Прибуток від волатильності ринку
Soft Staking
Earn rewards with flexible staking
Криптопозика
0 Fees
Заставте одну криптовалюту, щоб позичити іншу
Центр кредитування
Єдиний центр кредитування
Центр багатства VIP
Преміальні плани зростання капіталу
Управління приватним капіталом
Розподіл преміальних активів
Квантовий фонд
Квантові стратегії найвищого рівня
Стейкінг
Стейкайте криптовалюту, щоб заробляти на продуктах PoS
Розумне кредитне плече
Кредитне плече без ліквідації
Випуск GUSD
Мінтинг GUSD для прибутку RWA
Новий AI-модель OpenAI Rosalind може скоротити роки досліджень у галузі розробки ліків. Ймовірно, ви не зможете її використовувати
Коротко
OpenAI щойно назвала свою першу доменно-специфічну модель штучного інтелекту на честь Розалінд Франклін — британського хіміка, чиї роботи з рентгенівської кристалографії допомогли розкрити подвійний спіраль ДНК, і якій у житті відмовили у визнанні. GPT-Rosalind, представлена у четвер, — це спеціально створена модель для логічного мислення у біології, розробці ліків і трансляційній медицині. Це перша з того, що OpenAI називає серією моделей у галузі наук про життя — прямий хід на ринок, де багато спеціалізованих лабораторій від університетів до Google DeepMind змагаються за позицію. За словами експертів, на отримання ліків від відкриття цілі до регуляторного схвалення в США у середньому потрібно 10–15 років. Більша частина цього часу витрачається не на епохальні відкриття, а на рутини: аналіз тисяч статей, запити до баз даних, проектування реагентів і інтерпретація неоднозначних результатів. Саме з цим намагається впоратися GPT-Rosalind. OpenAI стверджує, що модель може скоротити цей початковий етап роботи. Як зазначає компанія, GPT-Rosalind створена, щоб допомогти вченим «досліджувати більше можливостей, виявляти зв’язки, які інакше могли б залишитися непоміченими, і швидше формулювати кращі гіпотези».
Бенчмарки підтверджують принаймні частину цих амбіцій. На BixBench — бенчмарку, орієнтованому на реальні біоінформатичні задачі — GPT-Rosalind показала рівень проходження 0.751, що є найвищим серед моделей із опублікованими результатами. На LABBench2 вона перевершила свого попередника GPT-5.4 у шести з одинадцяти завдань. GPT-Rosalind перевершує GPT 5.4 у кожному випадку, пов’язаному з науками про життя, але це дуже специфічна модель, яка буде погано працювати поза цим контекстом.
OpenAI також оголосила, що Dyno Therapeutics допоможе тестувати та оцінювати її модель на основі неопублікованих послідовностей РНК, щоб виключити запам’ятовування. Найкращі десять спроб GPT-Rosalind були вище 95-го перцентиля серед людських експертів у задачах передбачення послідовностей і близько 84-го перцентиля у генерації. Однак керівник досліджень у галузі наук про життя в OpenAI Джой Джіо висловила обережність щодо реальних можливостей моделі. Вона пояснила, що компанія не вважає Rosalind моделлю, здатною самостійно створювати нові ліки, але зазначила, що вона може значно прискорити дослідження. «Ми вважаємо, що є реальна можливість допомогти дослідникам швидше проходити через найскладніші та найчасомитратніші етапи наукового процесу», — сказала Джіо на прес-брифінгу, цитує LA Times. Окремо важливий може бути і екосистемний аспект моделі. OpenAI також випускає безкоштовний плагін для досліджень у галузі наук про життя для Codex, що підключається до понад 50 наукових баз даних і інструментів — пошук структур білків, пошук послідовностей, огляди літератури, геномні пайплайни. Корпоративні користувачі з доступом до GPT-Rosalind отримують рівень логіки зверху. Інші користувачі отримують плагін із стандартними моделями. OpenAI залучила до запуску кілька фармацевтичних і біотехнологічних компаній, зокрема Amgen, Moderna і Thermo Fisher Scientific. Також вона веде дослідницьку співпрацю з Лос-Аламоською національною лабораторією щодо AI-орієнтованого дизайну білків і каталізаторів. «Область наук про життя вимагає точності на кожному кроці. Запитання дуже складні, дані унікальні, а ставки надзвичайно високі», — сказав Шон Бруїх, старший віце-президент Amgen з AI та даних, у офіційному оголошенні. Доступ до Rosalind цілеспрямовано обмежений. Модель доступна лише для підприємств у США, і її запуск відбувається після кваліфікаційної та безпекової перевірки. Це не абстрактна проблема: міжнародна коаліція з понад 100 учених уже закликала до більш жорсткого контролю біологічних даних, що використовуються для тренування AI, через ризики створення патогенів. Обмежений запуск OpenAI — це прямий відповідь на це. Під час дослідницького попереднього перегляду використання не споживатиме існуючі кредити API. Це також не перший крок OpenAI у наукові робочі процеси. На початку січня запущено робочий простір Prism для наукового написання — перший крок. GPT-Rosalind — це більш точна, спеціалізована наступна модель і сигнал того, що доменно-специфічні моделі стають серйозним конкурентним фронтом. Жоден повністю AI-відкритий препарат ще не пройшов третю фазу клінічних випробувань. Це число досі дорівнює нулю. Але якщо GPT-Rosalind допоможе досліднику розробити кращий експеримент на шість місяців швидше у тисячах лабораторій, то накопичувальний ефект від відкриттів і їхнього часу може змінити все. Це і є справжня ідея, і її варто уважно стежити.