标签: 基础模型

本文介绍了一种名为'虚拟组织'（VirTues）的新型人工智能模型，它能从高通量空间蛋白质成像数据中自动学习组织结构，无需依赖固定抗体组合。该模型可精准预测三阴性乳腺癌患者对免疫联合化疗的反应，并比现有方法更准确地区分患者预后，为癌症精准诊疗提供新工具。

标签: 三阴性乳腺癌 基础模型 生物标志物 空间蛋白质组学

本文提出‘通用细胞嵌入模型’（UCE），一种无需标注、无需训练即可将任意物种、组织、疾病状态下的单细胞基因表达数据映射到统一生物学空间的AI模型。它首次实现了跨物种、跨实验的细胞类型自动识别与比较，为细胞生物学研究提供了通用‘坐标系’。

标签: 单细胞图谱 基础模型 跨物种分析 通用细胞嵌入 零样本学习

科学家正努力构建‘虚拟细胞’——用计算机模拟真实细胞的结构与行为。虽然已有初步成果，如模拟细菌分裂或预测药物对组织的影响，但目前模型仍难以准确反映细胞在动态变化中的真实反应，距离真正‘活’的虚拟细胞还有很长一段路。

标签: 基础模型 扰动图谱 虚拟细胞 计算生物学

腹部CT扫描量大而放射科医生紧缺，亟需智能辅助工具。本研究推出‘梅林’（Merlin）——首个专为腹部CT设计的3D视觉-语言大模型，能同时分析三维影像、电子病历和报告，无需人工标注即可训练，显著提升诊断、预后评估与报告生成等能力，助力医生减负并支持疾病风险预测。

标签: 三维医学影像分析 基础模型 放射科人工智能 腹部CT 视觉-语言模型

Station F联合Meta、微软等多家科技公司推出F/ai加速器，针对欧洲AI初创企业，聚焦快速商业化，助其更早产生收入、获得资金以拓展全球市场，旨在提升欧洲AI竞争力。

标签: AI加速器 全球市场 基础模型 快速商业化 欧洲初创企业