生物技术^[2]

传统AI在科学推理中常因缺乏自我验证陷入“幻觉”，导致科研资源浪费。美国Chan Zuckerberg基金会提出的rbio1框架，通过“虚拟细胞软验证”机制破解这一困局。其核心为LLM模块与高精度虚拟细胞模拟器的“双引擎”架构，形成“假设生成-虚拟验证-反馈修正”闭环，让AI从“凭空猜测”转向“基于证据推理”。实测显示，rbio1预测准确率提升21%，幻觉率降低65%，KEGG通路机制解释一致性达92%。在生物学研究中，已助力CRISPR实验效率提升60%，并有望延伸至材料科学、气候模型等领域，重塑实验科学研究流程，为AI科学推理提供“先模拟，再发言”的全新范式。

OpenAI正式启动「OpenAI for Science」计划，聚焦AI驱动科学发现，以顶尖学者团队与GPT-5等新一代AI模型为核心支撑。GPT-5凭借逻辑推理与复杂系统建模能力，已在数学优化（17分钟提升经典论文边界值50%）、量子场论（首次扩展高能物理理论框架）、蛋白质设计（与Retro Biosciences合作提升干细胞分化效率30%）、免疫学（加速实验设计与数据分析）等领域实现突破，推动科学研究从「AI辅助」向「虚拟科学家」范式转变。该计划正筹备组建精英团队，预计2025年开放工具平台测试，开启AI赋能基础科学新篇。