RFDiffusion3模型
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从沙漠取水到基因疗法,诺奖得主、产业领袖热议AI驱动科研
南方都市报· 2025-10-31 15:45
研讨会核心观点 - 首届天桥脑科学研究院AI驱动科学研讨会汇聚全球顶尖学者,探讨AI驱动科学发现的新范式,核心观点是AI正从工具演变为能主动发现和创造的科学思维体 [1][5][8] - AI的终极价值在于“发现式智能”,能主动构建理论模型、提出假说并持续修正,实现从“取代人类”到“进化人类”的转变 [1] - 多位诺贝尔奖得主展示了AI在材料发现、蛋白质设计、基因功能研究等前沿科学领域取得的具体突破性成果 [5][8][9] 陈天桥的投资与AI愿景 - 盛大集团和天桥脑科学研究院创始人陈天桥宣布投入10亿美元算力支持全球科学家的创新人工智能研究 [1] - 提出打造“发现式智能”需建设五大能力:神经动力结构、长期记忆、因果推理机制、世界模型、元认知与内在动机系统 [2] - 特别针对青年科学家推出基准测试、结构性算力、PI孵化器等支持,认为下一代关键算法将出现在个人计算平台而非数据中心 [2] AI在材料科学的应用 - 2025年诺贝尔化学奖得主奥马尔·亚基教授展示由ChatGPT分子优化设计材料制成的便携式取水装置,在湿度低于15%的死亡谷成功取水 [5] - 其团队创建七个AI智能体组成虚拟科研团队,共同设计优化COF-323结晶过程,实现从无定形到高结晶的飞跃 [5] - ChatGPT被训练阅读数千份合成报告并进行推理,其预测性能优于传统启发式方法,从一个文本生成器演变为科学推理引擎 [5] AI在生命科学的应用 - 2024年诺贝尔化学奖得主戴维·贝克教授分享AI“从头设计”蛋白质工程,其团队开发的RFDiffusion3模型可根据预设功能生成新型蛋白质的精确三维结构蓝图 [8] - 该技术已在神经退行性疾病研究、酶工程领域取得多项突破性成果,强调“设计-构建-测试-学习”的反馈闭环对AI发展至关重要 [8] - 2020年诺贝尔化学奖得主珍妮弗·道德纳教授指出即使最简单生物体中仍有40%基本基因功能是未解之谜,提出CRISPR与机器学习协同进化以构建因果数据集 [9] AI发展的挑战与原则 - 图灵奖得主约翰·轩尼诗指出AI在不到一年内达到美国家庭50%普及率,速度远超个人电脑和智能手机 [9][10] - 提出人类使用AI需坚守关键原则:保持透明披露、严格验证AI生成内容、详细记录合成数据,人类必须守住涉AI关键决策权 [9][10] - 面临两大挑战:全球数据存量可能在4到5年内被AI模型耗尽,以及计算能源效率提升速度远落后于算力增长 [10]
陈天桥宣布10亿美元算力支持发现式智能
凤凰网· 2025-10-29 15:04
会议核心信息 - 首届天桥脑科学研究院AI驱动科学研讨会在美国旧金山召开,汇聚三位诺贝尔奖得主、斯坦福大学荣誉校长暨Alphabet董事会主席及二十余位顶尖学者与产业领袖 [1] - 会议核心议题为探讨AI如何推动科学发现的新范式 [1] 战略投资与研究方向 - 盛大集团与天桥脑科学研究院创始人陈天桥宣布投入10亿美元算力支持全球科学家的发现式智能研究 [1] - 提出AI的终极目标是帮助人类进化,其价值在于主动构建可验证的世界模型、提出假说并修正理解框架的发现能力 [1] - 将当前AI发展路径分为规模路径与结构路径,并强调结构路径是通往真正智能的关键,需具备神经动力结构、长期记忆、因果推理机制、世界模型和元认知系统五大能力 [1] - 宣布推出面向青年科学家的结构性算力支持、基准测试体系及PI孵化器等项目 [1] AI在材料科学的应用 - 2025年诺贝尔化学奖得主奥马尔·亚基展示AI在材料科学突破,利用ChatGPT的分子优化能力设计出可在空气湿度低于15%的沙漠中从大气取水的便携装置 [1] - 提出AI正在成为新的科学思维体,展示由七个AI智能体组成的虚拟科研团队,能在数天内完成上百次实验,实现材料从无定形到高结晶的转变 [1] AI在生命科学的应用 - 2024年诺贝尔化学奖得主戴维·贝克分享AI在蛋白质工程进展,其团队开发的RFDiffusion3模型可在三维结构空间中反向设计蛋白质,为阿尔茨海默病等疾病研究提供新路径 [2] - 强调AI驱动科研需要形成设计—验证—反馈—优化的闭环,让模型与实验数据相互促进 [2] - 2020年诺贝尔化学奖得主珍妮弗·道德纳介绍CRISPR基因编辑技术与AI结合成果,AI可通过学习基因扰动数据帮助系统性理解未知基因功能,推动个性化基因治疗 [2] - 指出科学的下一步突破将来自AI与因果数据的结合 [2] AI的宏观发展与挑战 - Alphabet董事会主席约翰·轩尼诗指出AI的普及速度远超个人电脑与智能手机,但人类必须保留关键决策权,在AI生成内容的使用中保持透明、可验证与可追溯 [2] - 警告全球数据可能在几年内被AI训练耗尽,而算力的能源效率提升尚未跟上其增长速度 [2] 行业认可与未来展望 - 大会颁发AI驱动科学大奖,多位青年科学家展示基于AI的前沿研究成果 [3] - 显示出AI驱动科学在多个学科中正在形成新的范式 [3]