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12026 年上半年，全球 AI for Science 领域的融资超过 44.3 亿美元，成为 AI 赛道里讨论最多，竞争也最激烈的一块。各大前沿模型厂商也接连出招：4 月 OpenAI 发布面向生命科学研究的推理模型 GPT-Rosalind，6 月 Anthropic 推出整合多种科研工具的 Claude Science；前谷歌科学家 Jeff Dean 离职后创办 Discovery Loop，想用 AI 自动化整个科研流程。拿到诺奖的 Demis Hassabis 则说，AI 是加速科研发现的终极工具。
AI 究竟如何驱动和加速科学发展呢？这期节目我们的嘉宾是 GenBio AI 的联合创始人兼 CTO 宋乐，他是佐治亚理工学院前终身教授、百图生科前 CTO，曾主导训练当时世界最大的千亿参数蛋白质语言模型，现在致力于用 AI 构建细胞的世界模型。我们聊了聊 AI for Science 的两条技术路径，AI 能否带来伟大的科学发现，以及如何用 AI 来打造生命科学的「世界模型」。
本期人物
宋乐，GenBio AI 联合创始人兼 CTO
Yaxian，「科技早知道」主播
时间轴
02:33 计算机背景，为何跨界做生物？
博士期间开始用机器学习分析基因表达
家庭环境塑造对生物学问题的好奇与兴趣
04:43 Georgia Tech 十年，见证人工智能的路线转移
2000 年代神经网络并非主流学术路线
目前在学术界做大模型已经不太可能
聚焦把图学习和深度学习结合做药物设计
09:31 离开学术界，投身工业界研究
2017 年学术休假去蚂蚁金服，把图神经网络用在支付网络
2020 年新冠叠加 AlphaFold 1，加入百图生科
训了当时世界最大的千亿参数蛋白质语言模型
16:50 从百图生科到 GenBio：蛋白质之上还有什么？
蛋白质再往上走是细胞、组织、个体，每一层都更慢、更贵、更危险
顶尖科学家先后加入，GenBio AI 在硅谷成立
20:53 AI for Science 的两条路线
大厂走自动化 Coding agent：自动化读文献、调工具、出报告
另一条路深入领域数据，AlphaFold 是标杆
25:02 AI 已经能顶一个初级博士生了
Coding + harness engineering 让 agent 长程自主工作
博士生的培养模式需要改变
33:34 孟德尔、香农和门捷列夫：AI for Science 缺的到底是什么能力？
孟德尔从 3:1 比例推断出“遗传因子"，这种无中生有 AI 做不了
香农把物理学的熵搬到信息论，科学发现是先跳跃再补全
元推理可以积累，但可能需要超越当前架构的新系统
42:51 虚拟细胞凭什么叫"世界模型"？
从 DNA 到细胞表型跨越上千倍尺度，需要多模态一致性建模
需要构建「带状态」的模拟器——每一步扰动都得记住
48:41 AlphaFold 1 的前夜：虚拟细胞走到哪了？
单模态基础模型已有，跨模态整合刚开始
预计 4-5 年走到 AlphaFold 3 的水平
50:43 深度学习为什么还输给线性模型？
公开数据噪音大、批次效应重，100 万个细胞可能都是同一个人的血
关键不是细胞数量，是细胞种类和信息量
54:01 让 AI 自己决定下一个实验做什么
AI 主动学习：算出哪个数据点能最大程度降低自身不确定性
不是数据越大越好，是信息增量决定模型提升速度
01:02:19 虚拟细胞先在哪里先落地？
细胞疗法、免疫细胞激活、虚拟肝脏毒理预测是先行场景
以前筛 100 个分子才有 1 个成功，现在计算先砍到 10 个
70 分就可商用，从 70 到 90 是长尾
延伸内容： 从理解疾病到药物发现，科技巨头们押注的「虚拟细胞」究竟是什么？| 深科技系列 S9E37
幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团
商业合作
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Special Guest: 宋乐.
