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AI & Enterprise
KAIST推出LLM红队新框架，漏洞类型识别能力提升约7倍
KAIST研究团队发布面向大语言模型安全测试的红队框架Stable-GFlowNet。该框架通过引入“对照轨迹平衡”等机制提升训练稳定性，在将攻击成功率维持在92%的同时，识别出134种攻击类型，较现有方法的17种提升至约7倍。基于该框架训练的防御模型在交叉攻击测试中也展现出更好的防护能力。
AI & Enterprise
AstraZeneca推进全流程AI生物药研发，瞄准de novo设计
随着AI加速渗透生物药研发，AstraZeneca正推动从分子设计、实验验证到候选物筛选的全流程智能化。公司依托“构建—测量—学习”闭环和自建多模态数据体系，提升研发效率并降低试错成本，同时在美国剑桥建设AI与机器人自动化实验室，进一步推进de novo设计和自主性更强的AI系统落地。
AI & Enterprise
SK Telecom与SK Biopharm借助AI筛选出难治性癌症靶向治疗早期候选分子
SK Telecom与SK Biopharm宣布，双方通过联合研究，利用AI生成并筛选可与肿瘤相关细胞表面蛋白ROR1结合的候选分子，并经实验验证确认2种具有早期活性的候选分子。两家公司表示，该项目在约5个月内完成，将通常需要1至2年的早期研发流程缩短逾60%。
