OpenMed 用 55 GPU-hours 训练覆盖 25 物种的 mRNA 语言模型

OpenMed 构建了从结构预测、序列设计到密码子优化的端到端蛋白 AI 流水线，其中自研的 CodonRoBERTa-large-v2 在密码子级语言建模上取得 perplexity 4.10、CAI Spearman 相关 0.404，显著优于 ModernBERT-base 的 26.24。