通用生物模型需要新型实验数据
yusufroohani · x · 2026-07-12
转发内容认为，要训练一个“通用生物模型”，需要的实验类型非常多样，很多并不适合传统的 96 孔板实验格式。 文中进一步提出，生物领域的 RL-scale 数据可能来自**新的 assay 设计**：把自动化与多重化结合起来，生成更多**多模态数据**，从而让模型有足够的反馈信号去学习。被引用的观点则更激进，认为 Anthropic 或 OpenAI 应该收购 Ginkgo Biosciences，因为其自动化实验室有望为生物方向的 verification / RL 提供基础设施。