斯坦福计算生物学家：模型在数据匮乏的生物学上表现清醒地差
anshulkundaje · x · 2026-09-09
斯坦福教授 Anshul Kundaje 在与 Stéphane Batzoglou 的争论中表示，他不赞成对模型能力做无边的笼统外推：即便今天，模型能做什么也有清晰的天花板，根源在于可训练数据的性质。
他举的例子是硬核生物学问题——在缺乏必要数据（如调控基因组学）的领域，这些模型的表现"清醒地令人失望"。他承认模型未来几年可能在某些领域获得新能力，自己也无法判断陶哲轩（Tao）的判断对错，但认为在没有可行性路径的情况下四处外推没有意义。
所属事件:斯坦福教授激辩 AI 前景：数据瓶颈与「就这么管用了」的转变(10 条相关)→
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