發生什麼事
在研究草稿的測試中，RFD4-Proteina 在蛋白質結合、小分子結合、酵素骨架和 DNA 結合四組基準上，設計成功率和生成速度都高於受評的基準模型（NVIDIA 新聞稿）；在 200 個胺基酸的蛋白質基準中，生成速度約為 RFdiffusion3 的 13 倍（開放模型部落格）。
模型已可透過 Amazon Bio Discovery、Anthropic 的 Claude Science、Hugging Face、OpenAI 等夥伴取用；Siemens Healthineers 也和 NVIDIA 合作開發適應性放射治療，正在評估用 Nemotron 協助腫瘤科醫師規劃療程（NVIDIA 新聞稿）。
01參考來源
- Healthcare and Life Sciences Leaders Build on NVIDIA to Advance Drug Discovery and Expand Patient Care：NVIDIA 官方新聞稿，RSS pubDate 2026-10-21 10:13 UTC（台北 18:13）；RFD4-Proteina 與 UW 蛋白質設計研究所、四組基準成功率與速度高於受評基準、Amazon Bio Discovery／Claude Science／Hugging Face／OpenAI 等夥伴今日可用、Siemens Healthineers 適應性放療與 Nemotron 評估中
- NVIDIA Open Models Advance Europe’s Sovereign Intelligence Across Industries：NVIDIA 官方部落格，RSS pubDate 2026-10-21 10:00:07 UTC（台北 18:00）；RFD4-Proteina 在 200 胺基酸蛋白質基準中生成速度約為 RFdiffusion3 的 13 倍