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@muni_bio 和 @onepot_ai 于七月联合举办 Ebolathon，团队在一天内设计出 140 个靶向 Bundibugyo 埃博拉病毒进入细胞的小分子，经合成与测试后获得 18.6% 的初步命中率，部分流程由 Modal 提供算力支持。
Modal 宣布为后训练 Reflection 的 Beam 模型提供一流的支持，并发布了 Modal Dojo——一个用于在 Modal 上进行生产级 LLM 训练（包括强化学习）的开源库与技能包，其中包含在 GSM8K 上训练 Qwen3.5-4B 的示例。
Modal 和 Gray Area 联合呈现“规模化智能”（Scaling Intelligence），这场在旧金山举办、为期 5 天的展览汇集了 11 件全新委约创作的艺术作品，探索人工智能与大规模计算，并设有一场关于将人工智能作为创作工具的对谈。
Nova 报告称，其基于 Modal Sandboxes 构建的 Agent OS 将 Claude Opus 4.8 在 Terminal-Bench 2.1 上的得分提升至 83.9%，略高于 Fable 5 的 83.8%，且未进行任何微调，表明智能体编排如今已能与前沿模型能力相媲美。
发布推文，附上 NumberGoUp.ai 的链接，同时宣布 Modal 在获得新一轮 D 轮融资后，年化营收达到 10 亿美元，并重点介绍其用于训练、推理和智能体沙箱的云平台。
在完成7.5亿美元D轮融资后，Modal首席执行官Erik Bernhardsson探讨了软件的每一次变革如何同时改变可创建的AI应用以及构建这些应用所需的基础设施。
Modal 发布 Spindle，一个开源、与 Tinker 兼容的训练服务器，可在 Modal 工作区中运行，让现有 Tinker 脚本无需改动即可迁移，并以 GPU 时间计费取代按 token 计费。
Modal 分享了为 VM Sandboxes 构建的新文件系统栈的工程挑战，其自定义惰性加载容器文件系统 ImageFS 基于分层分布式文件系统（本地 NVMe、区域与 P2P 缓存、全局 blob 存储），在保持亚秒级冷启动的同时大幅提升性能。
Proximal 分享了其基于 Modal Clusters 构建的自研后训练基础设施，实现按需多节点集群与 GPU 自动扩缩容，以应对突发推理负载并打造高质量训练数据。
Opus 5.5 从零编写了一个路径追踪器，每个像素最多追踪 2,048 条光线路径，借助 Modal 以 4K 分辨率渲染出真实的光线交互效果，且未使用任何 3D 引擎或图形库。
Modal 在 Modal Runtime 活动上宣布了多项新功能，包括多节点集群、VM 沙箱、沙箱 Sidecar 以及粘性会话，进一步扩展其面向可扩展 AI 和计算工作负载的平台能力。
Modal 的 Runtime 大会今早开幕，Bernhardsson 与 Scott Wu 带来主旨演讲，产品发布和演讲录像随后放出。敬请关注更多详情。
一场关于 Modal 的 Runtime 活动的演讲预告，活动将在旧金山举行，来自 NVIDIA、Typesafe AI、Runway 和 Achira AI 的工程师将分享有关 AI x Science、推理、训练和智能体方面的内容。
Modal 正在宣传即将举办的 Runtime 活动，届时 1X Technologies 的人形机器人 NEO 将作为嘉宾惊喜登场。
ToposBio 宣布推出 Topos-2，这是一款下一代模型，能生成覆盖有序—无序谱系的完整蛋白质构象谱系；同时预览了 Topos-Bind——一款在 Modal 上构建并运行的生成式结合模型，旨在针对此前不可成药的靶点推进药物开发。
Gergely Orosz分享了他对Modal制作的“GPU术语表”小册子的享受，这本小册子是在拜访他们的纽约办公室时获得的。
一场与 Modal CEO 和联合创始人的炉边谈话正在进行中，由 LangChain 主办。
Modal 详细介绍了他们如何为万亿参数编码代理优化推理性能，为其服务在吞吐量和交互性方面实现了显著提升。