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目標(biāo)讓人類多活-10-年-OpenAI-為研究長壽推出-GPT-4b

更新時間:2025-01-20 16:17:13來源:互聯(lián)網(wǎng)

OpenAI 要研究人類長壽問題了??推出新模型 GPT-4b micro。

可以設(shè)計出將普通細(xì)胞轉(zhuǎn)化為干細(xì)胞的蛋白質(zhì)。

據(jù) MIT 科技評論消息,這是 OpenAI 首個專注于生物數(shù)據(jù)的大模型,也是 OpenAI 首次公開聲稱其模型可以帶來意想不到的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

目標(biāo)讓人類多活

研究合作方 Retro Biosciences,一家成立于 2022 年的創(chuàng)業(yè)公司,專注于“抵抗細(xì)胞衰老的新藥開發(fā)”,包括細(xì)胞重編程、自噬和受血漿啟發(fā)的療法。

聯(lián)合創(chuàng)始人丁勝,為清華藥學(xué)院創(chuàng)始院長(于 2022 年 6 月卸任院長,仍繼續(xù)在藥學(xué)院任教并從事研究工作)。

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丁勝教授團(tuán)隊首次以化學(xué)小分子組合體外定向誘導(dǎo)小鼠全能干細(xì)胞并穩(wěn)定培養(yǎng),成果在 2022 年登上 Nature。

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另一位聯(lián)合創(chuàng)始人 Joe Betts-LaCroix,在加州理工期間首次闡明了蛋白質(zhì)中電子隧道速率的控制因素,成果登上 Science,Joe 還在 YC 擔(dān)任過 2.5 年的兼職合伙人(伏筆),指導(dǎo)和投資了眾多生物初創(chuàng)公司。

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2022 年 4 月,Retro Biosciences 對外披露已獲得 1.8 億美元融資,但對投資人身份守口如瓶。

直到 ChatGPT 推出之后,2023 年 3 月世界才知道,這位神秘投資人正是 OpenAI CEO 奧特曼本曼。

Retro Bioscience 也開始被稱為“抗衰界的 OpenAI”。

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要為人類延壽 10 年

Retro 的目標(biāo)是將人類的正常壽命延長 10 年。

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Retro 與 OpenAI 正式合作開始于一年前,他們研究的重點是山中因子(Yamanaka factors),由諾獎得主山中伸彌在 2006 年提出。

山中因子是一組蛋白質(zhì),可以將人類皮膚細(xì)胞轉(zhuǎn)化為看起來更年輕的干細(xì)胞。不過,這種細(xì)胞“重編程”效率并不高,需要數(shù)周時間,且經(jīng)實驗室培養(yǎng)皿處理的細(xì)胞中不到 1% 能完成再生。

為此,OpenAI 開發(fā)了名為 GPT-4b micro 的新模型,用于提出改進(jìn)蛋白質(zhì)因子功能的方法。

OpenAI 用大量物種的蛋白質(zhì)序列實例以及蛋白質(zhì)相互作用相關(guān)信息訓(xùn)練了 GPT-4b micro。

其工作方式與谷歌的 AlphaFold 大不相同,AlphaFold 用于預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),山中因子則是一類異常松散且無固定結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)。

Retro 的科學(xué)家嘗試引導(dǎo)模型生成可能的山中蛋白質(zhì)重新設(shè)計方案,使用的是類似于“few-shot”的提示,即用一系列帶有答案的示例作為上下文提示,隨后添加一個需要模型生成答案的新示例。

盡管基因工程師可以在實驗室中通過一定的方法引導(dǎo)分子進(jìn)化,但受限于實驗條件,他們通常只能測試有限的可能性,但對于典型長度的蛋白質(zhì)來說,其改造方式幾乎是無限的。

OpenAI 的模型卻能經(jīng)常生成含顯著改動的設(shè)計建議,其中三分之一的蛋白質(zhì)氨基酸被改變。

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Retro CEO Joe Betts-Lacroix 指出,該模型提出的建議很好:

我們立即將這個模型應(yīng)用到了實驗室,并得到了實際的成果。

OpenAI 也介紹道,研究人員根據(jù)模型的建議對兩個山中因子進(jìn)行了改造,根據(jù)初步測量結(jié)果,其效果提升了 50 倍以上。

OpenAI 研究員 John Hallman、Aaron Jaech 和 Retro 的 Rico Meinl 是該模型的開發(fā)負(fù)責(zé)人。

John Hallman 表示:

從整體來看,這些蛋白質(zhì)的性能似乎比科學(xué)家自己設(shè)計的要好得多。

不過,在研究結(jié)果發(fā)表之前,外界科學(xué)家無法驗證這些結(jié)果的真實性。并且該模型目前也未對外開放使用,目前只有一個定制化的展示案例。GPT-4b micro 是如何得出這些猜測的,也仍然不清楚。

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