為何用公開資料訓練的模型只學會化學家，卻學不會化學——Leash Bio 的 Ian Quigley

Ian Quigley 是 Leash Bio 的共同創辦人暨執行長，他主張：機器學習應用於小分子藥物開發時，最大的障礙不是模型架構，而是資料的來源脈絡（data provenance）。公開資料集受到產出這些資料的化學家社群文化所汙染，唯有內部自行產生、刻意擾動過的資料，才能教會模型真正的生物物理學。在這場 109 分鐘的對談中，Quigley 與主持人 Brandon Anderson（Atomic AI 的 RNA 療法開發者）及 RJ Honicky（Mirror Omics 技術長）一起回顧 Leash 為何押注 DNA 編碼庫（DNA-encoded library，DEL）作為小