研究者主张:扩展 AI 引导实验比扩展生物数据生成收益更大

anshulkundaje · x · 2026-10-08

生物数据生成正在快速扩展,但 Yusuf Roohani(在 ICML 韩国参会)提出更大的增益来自扩展「AI 引导的实验」:核心观点是 scaling data < scaling AI-guided experiments。

他进一步提出一个关键问题:如何把实验速度(experimental velocity)变成衡量 AI-for-biology 模型影响力的核心指标——即哪个模型能最快推动真实实验进展,而不是只看数据规模。他邀请感兴趣的人在 ICML 现场交流。