Claude 四周提速 30 个生物分子模型约 4 倍，ScienceIDE 欲把科学代码变成智能体训练场
机器之心 · wechat · 2026-09-18
Anthropic 发布研究：不到四周，Claude 在两名无 GPU kernel 工程背景的技术人员监督下优化了 AlphaFold3、Boltz-2、Chai-1、ESMFold2、RFdiffusion 等 30 多个开源生物分子模型，允许少量数值误差时平均加速约 4 倍，要求输出完全一致时接近 2 倍，代码已开源。但报告也坦承极限测试中模型能跑通单节点大长度预测，结果却不正确——跑得通不等于科学上对。
紧接着，非营利组织 AItonomy Foundation（PhAILabs 与阿里 Qwen 赞助）发布开源项目 ScienceIDE，试图回答「AI 写的科学代码离充分发挥硬件还有多远」：
- 思路：把科学代码库组织成可执行、可验证的智能体学习环境，由领域专家定义算例与验收标准，AI 的经过验证交互轨迹用于评测、SFT 与 RL。
- 规模：来自 27 个代码库的 64 个环境、2,812 个任务、1,076 项可执行科学检查，覆盖磁流体、海洋气候、量子、免疫学等。
- PLUTO 实验：AI 生成的 GPU 实现能跑但相对 128 核 CPU 仅不到 5 倍提速；再花一两天与 AI 联手调优，又提升近 3 倍——一次性生成离硬件上限还差数倍。
- 评测：ScienceIDE-Hard 85 个难任务上，最强 Claude Fable 5.1 仅 67.1%，过半前沿模型低于 30%。
- 训练场价值：用科学轨迹 SFT 训练并开源了 PhAI-IDE-4B/9B/72B，通用基准同步受益（如 72B 的 LiveCodeBench Execution 从 0.539 升至 0.594），提示科学也可能是推高智能上限的训练场。团队还计划把 Anthropic 开源的 36 个优化包整理成环境。
所属事件:Anthropic 开源 Claude 优化的 30+ 生物模型 GPU 代码，平均提速 4 倍(8 条相关)→
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