Valence Labs 提出 trajectory replay 持续学习技术，用于 flow matching 与扩散模型
Valence Labs 提出 trajectory replay，一种面向 flow matching 和扩散模型等连续时间生成模型的持续学习技术，通过用前一模型生成路径的速度场重训模型来提醒其已学内容，全程不生成完整样本。
推荐理由：该方法用前一模型生成路径的速度场重训，避免生成完整样本，为连续时间生成模型的持续学习提供更省成本的替代方案。
#Recursion
Valence Labs精选AI 评分5858
Recursion精选AI 评分5858 Recursion 称已培养超 1 万亿神经元构建全基因组图谱，Genentech 选择首个神经科学靶点
Recursion CEO Najat Khan 介绍，公司自 2021 年起规模化培养人神经元，累计培养超过 1 万亿个神经元，约相当于 12 个人脑，并执行系统性全基因组扰动与高维成像。这些 iPSC 来源神经元采用与 Roche 和 Genentech 合作开发的自有方案维持存活、一致性与生物学代表性。Genentech 已将合作中的首个神经科学靶点选择进入联合早期发现项目。
推荐理由：Recursion 披露其工业规模神经元培养与全基因组扰动平台，并说明 Genentech 已选择首个神经科学靶点进入联合早期发现。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分6262 Valence Labs 作者运行 Boltz-2 一亿次，检验共折叠能否模拟细胞生物学
Valence Labs 的 Dominique Beaini 用可抢占 GPU 对 9,000 个靶点与 50 万配体运行 AlphaFold-Multimer 和 Boltz-2 共折叠及亲和力预测，累计 1 亿次，构建名为 affinity-prints 的数据集，并借助 Recursion 的表型组学图谱检验预测相互作用与细胞实验数据的对应关系。
推荐理由：作者用上亿次共折叠预测搭建亲和力指纹，并检验其与细胞表型数据的对应关系，为共折叠与虚拟细胞的衔接提供了一套可迁移的评测思路。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分5858 Valence Labs 回顾表型组学演进：从监督迁移学习到生成式基础模型
Valence Labs 的 Inside Valence 文章梳理细胞表型组学从监督迁移学习走向自监督与生成式基础模型的路径，起点是 2019 年 Recursion 的 RxRx1 Kaggle 竞赛，该任务覆盖约 1,100 个 siRNA 条件、125,510 张图像，并在 50 多个实验批次中重复筛选。
推荐理由：梳理细胞表型组学从监督迁移学习到生成式基础模型的演进，并说明RxRx3数据集在虚拟细胞研究中的支撑作用。
已经到底了