2026. október 22., csütörtök · Modellek

Az NVIDIA RFD4-Proteina: gyorsabb fehérjetervezés reward-vezérelt kereséssel

Az NVIDIA bejelentette az RFD4-Proteina nyílt modellt, amelyet a Washingtoni Egyetem Orvostudományi Karának Protein Design Intézetével közösen fejlesztettek ki. A vállalat szerint a modell egy lépésben tervezi meg a fehérjeszekvenciát és a teljes atomi szerkezetet, kiküszöbölve a korábbi megközelítések külön inverz-folding lépését. Az NVIDIA állítása szerint a reward-vezérelt, inferencia idejű keresés a számítási kapacitást a legígéretesebb jelöltekre összpontosítja, a mintavételezési lépések számát pedig mintegy 400-ról 60-ra csökkentették, ami 3,8-szoros gyorsulást és 84 százalékkal kisebb csúcsmemória-igényt eredményez 200 aminosavas fehérjéknél az elődmodellhez, az RFD3-hoz képest. A modell nyílt forráskódú változatként és NIM mikroszolgáltatásként is elérhető, és a vállalat szerint olyan feladatokra használható, mint a PD-L1 onkológiai célpont elleni kötőfehérjék tervezése hotspot-megkötésekkel.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

Az NVIDIA kiemeli, hogy egy 100 aminosavas fehérjénél a lehetséges szekvenciák száma meghaladja a megfigyelhető világegyetem atomjainak számát, ami megmutatja, miért kritikus a hatékony keresési algoritmus a gyógyszerjelölt-fehérjék tervezésében.

Források

NVIDIA Technical Blog Hivatalos

Említve a tudásbázisban

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #RFD4-Proteina#NVIDIA BioNeMo

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. október 22., csütörtök napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

A Mistral bemutatta a Le Chonk nyílt modellt, de a tesztek szerint még lemarad Kína mögött

A párizsi Mistral nyilvánosan elérhetővé tette a Large 4, becenevén „Le Chonk” súlyozott modelljét a Hugging Face-en, módosított MIT licenc alatt. A billió paraméteres modellből 52 milliárd aktív egyszerre; a cég szerint kódolásban és kiberbiztonsági feladatokban megközelíti vagy felülmúlja a vezető kínai nyílt modelleket, például a DeepSeeket és a Z.ait, amit Pierre Stock, a Mistral tudományos alelnöke „a globális AI-vezető szerep fordulópontjának” nevezett. A The Decoder független elemzése szerint azonban a modell az Artificial Analysis Intelligence Indexén mindössze 26 pontot ér el, lemaradva a DeepSeek V4.1 Flash és a GLM-5.3 mögött, a kiberbiztonsági rangsorban pedig csak harmadik a nyílt modellek között. A Mistral modellje gyorsabb és olcsóbb riválisainál, és a károkozásra irányuló kéréseket 96,6 százalékban utasítja el.

A Google bemutatta a Gemini 4 Carbon modellt

A Google DeepMind mindössze két héttel a Gemini 4 Argon után bemutatta új frontier modelljét, a Gemini 4 Carbont, amely a vállalat szerint jelentős előrelépést hoz a kódolásban, az ügynöki feladatokban és a kiberbiztonságban. A Google közlése szerint a modell vezeti az Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 rangsorát 59 ponttal, megelőzve a Claude Opus 5.5-öt és a GPT-6 Astrát. A cég szerint Carbon a SEC-bench Pro és az ExploitGym kiberbiztonsági benchmarkokon is élen jár, és a Gray Swan prompt-injekciós teszten minden támadást kivédett. A modell egyelőre csak kiválasztott kiberbiztonsági védelmi partnerek számára érhető el a Fairwind programon keresztül, a szélesebb elérhetőségről a Google nem adott időpontot. Az árazás megegyezik az Argonéval: 2 dollár millió bemeneti és 10 dollár millió kimeneti tokenenként.

A Google DeepMind bemutatta a Genie 4 világmodellt

A Google DeepMind kutatási előnézetben bemutatta a Genie 4 nevű világmodellt, amely a cég szerint fotórealisztikusabb, hangot is generáló és valós időben szerkeszthető virtuális környezeteket hoz létre. A modell a Gemini-családra épül: a Gemini Omni biztosítja a vizuális alapot, míg más Gemini-modellek – a TechCrunch szerint egy Gemini 4 Argon változat egy robotikai kísérletben – segítik a szimuláció koherenciájának fenntartását. Az Ars Technica szerint a rendszer a Gemini 3.8 Flash modellt használja irányító ügynökként, és a világ körülbelül két percig marad konzisztens, mielőtt elfelejtené a kezdeti állapotot. A Genie 4 egyelőre megbízható tesztelőknél fut, a tervek szerint a következő hetekben kapnak hozzáférést a Google AI Ultra előfizetői a Project Genie-ben és a Gemini API korai partnerei, az AI Ultra csomagok havi 100 dollártól indulnak.

Az OpenAI bemutatta a feleáras GPT-6.1 Terra modellt

Az OpenAI kiadta a GPT-6.1 Terra nevű középkategóriás modellt, amelynek API-ára a cég szerint fele az elődjének, a GPT-5.6 Terrénak: az input tokenek 1 dollárba, az output tokenek 5 dollárba kerülnek millióként, szemben a korábbi 2 és 12 dollárral. Az OpenAI a modellt irodai feladatokra és automatizált szoftvervezérlésre szánja, az Artificial Analysis elemzése szerint pedig a GPT-6.1 Terra az Intelligence Indexen 6-13 ponttal jobb eredményt ér el elődjénél, miközben a feladatonkénti költség a harmadára csökken. A privát AA-Omniscience benchmarkon a modell az esetek mindössze 38 százalékában találgat, amikor nem ismeri a választ, szemben a GPT-5.6 Terra 88 százalékával, ami jelentős hallucinációcsökkenésre utal. Az OpenAI szerint a GPT-6.1 Terra teljesíti a vállalat „kritikus” kiberbiztonsági küszöbét, és a rendszerleírás szerint jobban ellenáll a közvetett prompt-injekciós támadásoknak, mint elődje.