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Gabriele Corso
Incredibilmente onorato di far parte della famiglia @a16z! Fin dall'inizio, abbiamo visto @boltz_bio come un'azienda tecnologica all'avanguardia al servizio di ogni scienziato. E non c'è miglior team che combini l'esperienza nel supportare grandi aziende tecnologiche con una profonda comprensione del settore come quello di @JorgeCondeBio @zakdoric @JayRughani @Bryan__Faust del team di a16z! Ad majora! 🚀🧬
8 gen, 22:16
Stiamo co-guidando il round di finanziamento seed da 28 milioni di dollari di @Boltz_Bio per rendere l'AI biomolecolare di frontiera universalmente accessibile a ogni scienziato che lavora nell'industria o nell'accademia, in laboratori grandi o piccoli.
Boltz è iniziato come un progetto di ricerca al @MIT da @GabriCorso, @jeremyWohlwend + Saro Passaro. I loro modelli open source popolari sono ampiamente utilizzati dagli scienziati.
Ora si stanno espandendo da progetto di ricerca a prodotto commerciale. La loro piattaforma Boltz Lab fornisce un'infrastruttura pronta per il deployment che integra modelli con flussi di lavoro AI generativi proprietari, interfacce utente intuitive e calcolo ad alte prestazioni.
Boltz Lab è ora disponibile ed è già utilizzato da partner come @pfizer.
E rimanendo fedeli alle loro radici, Boltz PBC continuerà a rilasciare modelli open source di classe mondiale.
@a16z è entusiasta di collaborare con @AmplifyPartners + @ZettaVentures per supportare la missione di Boltz.
@zakdoric
@ElliotHershberg
@dhaliwas
@dreidco
@JayRughani
@Bryan__Faust
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Grandi notizie da Boltz oggi: stiamo lanciando Boltz Lab, una nuova piattaforma con nuovi agenti di design di piccole molecole + proteine, annunciando Boltz PBC e un round di finanziamento seed da 28 milioni di dollari, e condividendo una partnership pluriennale con Pfizer. Maggiori dettagli qui sotto! 🚀
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Ci sono molte discussioni in questi giorni sui modelli di piegatura semplici/veloci. Poche persone sanno che più di un anno fa, @jeremyWohlwend e @meteos_97 hanno costruito MiniFold, un metodo di piegatura super veloce che in realtà si avvicina all'accuratezza di ESMFold pur essendo >10x più veloce. Sfortunatamente, non hanno mai fatto alcun PR, quindi non hanno mai ricevuto abbastanza riconoscimenti per questo. Dai un'occhiata:
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