LatchBio 谈用 AI 做生物科学：前沿模型尚不可信，需可验证基准
AI Engineer · youtube · 2026-08-01
LatchBio 的 Kenny Workman 在演讲中探讨了如何为生物学中的 AI 应用建立可验证的环境。他指出，单次空间生物学实验就能产生高达 2-6TB 的数据，这为训练 AI 提供了丰富的原始素材。
团队将代码模型改造为生物学工具，并构建了基于测序的空间分析基准。他们发现，当前的前沿模型在处理这些复杂任务时尚不能被信任。他强调，生物学高度复杂且缺乏标准答案，因此核心在于设计出能奖励模型「推理」而非「死记硬背」的任务。此外，他还分享了真实科学家的轨迹数据，并坦诚讨论了生物安全中的模型拒绝问题与红队测试的挑战。
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