专访斯坦福Arc创始人Patrick Hsu：独家揭秘未来AI制药路线图
专访斯坦福Arc创始人Patrick Hsu：独家揭秘未来AI制药路线图近期，他与合作者创建了名为 EVO 2 的生物学基础模型，该模型通过学习生命的基础信息层——DNA，来解释和生成跨所有生命领域的基因序列。
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5951 点击 2025-06-29 12:46
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近期，他与合作者创建了名为 EVO 2 的生物学基础模型，该模型通过学习生命的基础信息层——DNA，来解释和生成跨所有生命领域的基因序列。
生物医学研究是我们进行人类健康研究、疾病治疗、药物研发以及促进临床护理进步的基石。
细胞治疗，尤其是CAR-T，被誉为“活的药物”，但其开发与生产面临着一个根本性挑战：我们难以精准控制和预测这些活细胞在人体内的最终状态和功能。同一批次生产的CAR-T细胞，有的能高效清除肿瘤，有的却迅速“耗竭”，这种功能异质性是制约疗效、导致高昂制造成本的核心瓶颈。如何通过基因编辑等手段，将细胞调整到最理想的“战斗”状态，是该领域亟待突破的圣杯。
具身智能太过火热，今天又一个亿级融资，砸向机器人领域。
斯坦福大学 2025 年春季的 CS336 课程「从头开始创造语言模型（Language Models from Scratch）」相关课程和材料现已在网上全面发布！
大语言模型在数学证明中常出现推理漏洞，如跳步或依赖特殊值。斯坦福等高校团队提出IneqMath基准，将不等式证明拆解为可验证的子任务。结果显示，模型的推理正确率远低于答案正确率，暴露出其在数学推理上的缺陷。
随着语言模型在强化学习和 agentic 领域的进步，agent 正在从通用领域快速渗透到垂直领域，科学和生物医药这类高价值领域尤其受到关注。
大语言模型解决不等式证明问题时，可以给出正确答案，但大多数时候是靠猜。推理过程经不起推敲，逻辑完全崩溃。
2025年1月到5月间，斯坦福大学的研究团队完成了一项本应在AI热潮开始时就进行的调查。他们采访了1500名美国员工和52名AI专家，评估了104个职业中的844项具体任务。
为此，香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队出手，提出了一种面向同声传译的序贯策略优化框架 (Sequential Policy Optimization for Simultaneous Machine Translation, SeqPO-SiMT)。