OpenAI 携手生物科技初创公司 Retro Biosciences 推出了一款全新 AI 模型 GPT-4b micro

  每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！ 订阅：https://rengongzhineng.io/

OpenAI 携手生物科技初创公司 Retro Biosciences 推出了一款全新 AI 模型 GPT-4b micro，这款专为优化蛋白质设计的语言模型，正在为长寿研究开辟新天地。据悉，该模型的早期测试表现超出预期，甚至在某些任务上超过了人类研究者的水平。

这款 GPT-4b micro 专注于优化 Yamanaka 因子——一种能够将普通细胞转化为干细胞的蛋白质。科学界普遍认为，这一过程有潜力用于组织再生，甚至推动人体器官的培育。为了实现这一目标，团队将各种生物物种的蛋白质序列和蛋白质之间的交互数据输入模型，让它生成不同版本的蛋白质方案，供实验室进一步测试。这种方式类似于 ChatGPT 的句子补全功能，只不过目标换成了蛋白质。

与 Google 的 Alphafold 使用扩散网络（类似于 AI 图像生成器）的方法不同，Retro CEO Betts-Lacroix 表示，这款语言模型更适合处理 Yamanaka 因子这种“松散且无结构”的蛋白质。不过，团队对于模型的具体推导过程目前也未完全理解。

初步结果展现潜力，但仍需更多验证

OpenAI 研究员 John Hallman 在接受《技术评论》采访时表示，模型提出的蛋白质优化方案“整体上”都优于人类科学家单独完成的成果。测试数据显示，两个 Yamanaka 因子在模型优化后，其表现提升达到了 50 倍。不过，尽管这些结果看似振奋人心，但外部科学家目前无法验证其准确性，直到 OpenAI 和 Retro 发布正式研究论文为止。

值得注意的是，这一模型尚未向公众开放，也没有明确的商用时间表。OpenAI 也尚未决定是将该技术整合到现有的推理模型中，还是独立开发成一个专用工具。此外，OpenAI CEO Sam Altman 还对 Retro Biosciences 投资了 1.8 亿美元，为这一合作添上了浓厚的商业色彩。

尽管面临外界质疑和验证不足的挑战，这款专注于长寿研究的 AI 工具，无疑在前沿生物科技领域投下了一颗重磅炸弹。未来，GPT-4b micro 是否能彻底改变蛋白质研究的格局，仍值得拭目以待。