NVIDIA 与 Google DeepMind 如何用开放病毒蛋白结构数据帮研究者准备下一次大流行
NVIDIA 联合 Google DeepMind、EMBL-EBI 等机构开放 2800 余种病毒蛋白复合体的预测 3D 结构，通过 AlphaFold Database 供全球科学家免费使用。
推荐理由：文中说明了病毒蛋白复合体数据的开放规模和可复用的结构预测流程，便于研究者判断如何接入自己的课题。
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数据与训练 最新动态
训练侧的门道：数据集构建、合成数据、预训练与后训练方法、算力与训练成本。
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数据与训练的精选
NVIDIA Blog精选AI 评分6060
Google DeepMind精选AI 评分6868 Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas：人类基因组 90 亿种单碱基变异的预测图谱
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas 平台，预先计算并开放人类基因组约 9 billion 个单核苷酸变异的效应预测，含配套论文、免费网站门户和 AlphaGenome API。
推荐理由：原文把数据规模与 AlphaFold 数据库对比，读者可据此理解这次开放的资源在生命科学研究中的定位。
Microsoft Research精选AI 评分7171 Microsoft Research 开源智能体训练框架 Orchard，小参数模型在 SWE-bench Verified 达 69.7%
Microsoft Research 开源智能体训练框架 Orchard，核心是基于 Kubernetes 的可复用环境服务 Orchard Env，支持在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实部署 harness 中直接训练智能体，并同步发布训练数据与评测方法。
推荐理由：环境层与三套训练配方一并开源，读者可以据此判断小参数模型在真实 harness 中训练能达到什么水平。