編者按：近日，啟明創(chuàng)投投資企業(yè)英矽智能憑借其自主研發(fā)的AI靶點發(fā)現(xiàn)引擎PandaOmics榮獲第4屆香港商業(yè)科技卓越獎（HKB Technology Excellence Awards 2022）。此外，公司亦宣布獲得D2輪融資，累計D系列融資達9500萬美元，新募集的D2輪融資將進一步支持英矽智能推進其內(nèi)部自研管線，也將用于公司的關(guān)鍵性戰(zhàn)略布局等。

英矽智能創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Alex Zhavoronkov此前在與IPO早知道的對話中介紹了公司能夠應(yīng)用AI高效推動生物制藥行業(yè)發(fā)展的歷程，并分析了英矽智能在行業(yè)內(nèi)的獨特優(yōu)勢，他亦分享了英矽智能可沿用的經(jīng)驗及未來的發(fā)展方向。啟明創(chuàng)投微信公眾號經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。

英矽智能創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Alex Zhavoronkov   攝影 | 肖南

AI驅(qū)動藥物研發(fā)雖然經(jīng)歷了蓬勃發(fā)展，但道阻且長。股價相對高光時刻的大跌、裁員等消息都指向了AI制藥公司在資本寒冬下的主要挑戰(zhàn)：AI助力的藥物研發(fā)能力能否被驗證。

2022年5月，由端到端的AI驅(qū)動藥物研發(fā)企業(yè)英矽智能所開發(fā)的針對特發(fā)性肺纖維化（IPF）候選藥物ISM001-055成為了首個在中國進入臨床試驗、由AI發(fā)現(xiàn)和設(shè)計的藥物。7月，ISM001-055完成了首批健康受試者給藥。今年8月，英矽智能完成了9500萬美元D系列融資。

近期，英矽智能創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Alex Zhavoronkov在與IPO早知道的對話中表示，投資者對公司的判斷不會受資本環(huán)境影響。作為一家AI藥物研發(fā)公司，英矽智能保持競爭優(yōu)勢的同時，也重視風(fēng)險的可控性。D系列融資的資金將用于加強人工智能平臺建設(shè)和新藥研發(fā)管線布局，還將投入于全自動化的智能機器人實驗室建設(shè)，該實驗室不久將在蘇州落成。

2014年成立至今，英矽智能已在6個國家和地區(qū)建立了辦公室和研發(fā)團隊，目前在全球擁有200多名員工。2018年，英矽智能的部分業(yè)務(wù)從美國轉(zhuǎn)移到中國。2021年初，任峰博士加入英矽智能，擔(dān)任首席科學(xué)官。在任峰加入后的一年內(nèi)，公司組建了近100人的制藥領(lǐng)域團隊。2022年6月，英矽智能宣布任命任峰為聯(lián)合首席執(zhí)行官，建立了AI+DD（AI+ Drug Discovery）并進的創(chuàng)新組織架構(gòu)。

Alex詳細介紹了他在英矽智能發(fā)展過程中的關(guān)鍵節(jié)點上的思考和變化。

在創(chuàng)立公司前，Alex擁有計算機和生物醫(yī)藥的復(fù)合背景，并在抗衰老領(lǐng)域持續(xù)進行了多年研究，也做出了“衰老時鐘”AI預(yù)測模型。Alex表示：“如果把衰老看成一種疾病，你就可以基于DNN用人體不同階段的數(shù)據(jù)去預(yù)測人體的年齡狀態(tài)。你可以進一步研究是哪些因素導(dǎo)致了面容衰老和身體機能衰老，因此我們需要大量的生物學(xué)數(shù)據(jù)。通過訓(xùn)練，我們知道了如何鎖定衰老和疾病進程中關(guān)鍵蛋白的變化。”

抗衰老是Alex投入畢生心血的領(lǐng)域。正是在這些研究中他發(fā)現(xiàn)，將AI用于藥物發(fā)現(xiàn)有更大的探索空間。2014年，Alex創(chuàng)立了英矽智能。通過對數(shù)據(jù)追蹤、收集和清洗，算法搭建、完善和驗證，公司建立了一體化的人工智能藥物發(fā)現(xiàn)平臺Pharma.AI，其主要包括：靶點發(fā)現(xiàn)引擎PandaOmics、小分子生成和設(shè)計引擎Chemistry42和臨床試驗結(jié)果預(yù)測引擎InClinico，用于變革藥物發(fā)現(xiàn)及開發(fā)流程。

2018-2020年，AI制藥從概念開始進展到一些里程碑，英矽智能也從軟件平臺服務(wù)商發(fā)展到AI驅(qū)動的biotech。在Alex看來，這樣的轉(zhuǎn)型是順勢而為，“英矽智能創(chuàng)立之初主要通過為藥企服務(wù)，來訓(xùn)練算法并驗證平臺的能力。但現(xiàn)在大藥企建立了自己的AI團隊，對數(shù)據(jù)的開放程度不高，對外界的需求也在降低?！?/span>

至今，英矽智能建立了超過30個新藥研發(fā)項目，涵蓋自研與合作兩種商業(yè)模式。“英矽智能有能力將針對全新靶點的管線推進到臨床，大藥企更加信任我們了。我們?nèi)匀粫c大型藥企繼續(xù)合作，但如果沒有這種驗證，不會有真正的合作。”

在談到未來5年英矽智能的愿景時，Alex表示，公司將進一步保持人工智能平臺建設(shè)的領(lǐng)先地位，同時推進自研管線的發(fā)展并加大對外合作。“我們的管線證明了平臺能力和研發(fā)實力。盡管大型藥企的合作意向通常會等到一款產(chǎn)品的臨床II期的驗證結(jié)果，但我們想與合作伙伴從早期階段，比如PCC（臨床前候選化合物）階段，就開始授權(quán)合作?！?/span>

此外，他還希望監(jiān)管方面能夠?qū)I制藥有進一步的了解和政策支持，“我們正在致力于降低新藥研發(fā)的風(fēng)險，提高運營效率，如果監(jiān)管機構(gòu)以不同于傳統(tǒng)研發(fā)的監(jiān)管策略來審視，我們將有望更快地服務(wù)于患者。我們的初衷是盡快給患者提供更有效、更經(jīng)濟、更多選擇的藥物?！?/span>

以下系經(jīng)精編整理的對話內(nèi)容：

01/
從純AI業(yè)務(wù)擴展到生物學(xué)、藥化領(lǐng)域

IPO早知道：2012到2013年AI已經(jīng)有一些實際應(yīng)用，以你的經(jīng)歷看，AI能夠高效推動生物制藥行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素是什么？

Alex：AI在應(yīng)用層面有兩個細分領(lǐng)域發(fā)展非?？?。一個是圖像識別，AI擅長于此，技術(shù)成熟，很快能商業(yè)化。AI圖像識別太過于原始，它只是將AI作為工具，雖然圖像識別用于疾病診斷對醫(yī)療帶來了很大進步，但這不是我們想選擇的方向，這并不是做創(chuàng)新。另一個領(lǐng)域是文本處理，經(jīng)過深度學(xué)習(xí)，AI對文本的理解能力大幅提高，現(xiàn)在AI甚至可以生成很棒的文本。制藥行業(yè)中，很多醫(yī)學(xué)文獻和專利數(shù)據(jù)、患者數(shù)據(jù)可以被AI很高效地處理，我們考慮過這一塊，但最終還是決定走一條沒人走過的路，開辟新的路，這樣才會有真的突破。

最初，我們主要的創(chuàng)新是在用AI理解和處理基礎(chǔ)生物學(xué)數(shù)據(jù)，利用我們的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）模型去預(yù)測生理年齡（biological age），這里面有非常多的故事。

曾有一家藥企找到我們，讓我們針對一款藥物找到能夠應(yīng)答的靶點，或?qū)?yīng)答和不應(yīng)答的靶點做區(qū)分。此前他們已經(jīng)試了很多種方法都沒有成功。我們當時考慮，或許可以用基因組學(xué)數(shù)據(jù)去讀出衰老相關(guān)的靶點或生理年齡預(yù)測靶點對這款藥物的應(yīng)答狀況。我們發(fā)現(xiàn)預(yù)測生理年齡更年輕的患者，對這款藥物在相應(yīng)靶點有應(yīng)答，但預(yù)測值更年長的則無應(yīng)答。我們的方法比醫(yī)生的判斷更快更準，這讓我們很受鼓舞。

第二個小故事很有意思，發(fā)生在肺纖維化（IPF）項目研究的初期。起初我們想針對無法治愈的重大疾病挑戰(zhàn)發(fā)現(xiàn)全新靶點。剛開始我們用AI發(fā)現(xiàn)了20個候選靶點，之后利用優(yōu)先級排序篩選出了5個靶點，令人驚訝的是這5個候選靶點在早期研究中都表現(xiàn)出安全性和成藥潛力，這在靶點發(fā)現(xiàn)中是非常罕見的，一般情況下成功發(fā)現(xiàn)新靶點的幾率只有1%。

還有一個故事是我們與一家現(xiàn)已上市的美國生物醫(yī)藥公司合作。他們讓我們用自己的方法去發(fā)現(xiàn)能影響胚胎到胎兒發(fā)育過程（embryonic-to-fetal transition）的新靶點。我們研究出預(yù)測embryonic-to-fetal transition各階段變化的DNN，以及該過程中起決定作用的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)變化，通俗地說就是哪些蛋白的哪些變化決定了干細胞分化成了皮膚細胞、腦組織細胞等。利用我們的這套系統(tǒng)，這家美國上市公司找到了一個胚胎發(fā)育過程中決定性的蛋白變化，發(fā)現(xiàn)了一個有潛力的靶點，這個新靶點同樣適用于癌癥治療。

后來，這家公司基于這個新靶點的專利成立了新公司，連同其他專利一起打包在美股上市，新公司上市后的市值達到了1.15億美元，但他們在合作中只付給了我們30萬美元。我們非常震驚，但也明白了自己的價值。更重要的是，我們意識到必須有自己的化學(xué)能力，才能獲得足夠的收入，才能在商業(yè)上走得長遠。

而說到化學(xué)部分，不得不提到的就是我在UCB（加州大學(xué)伯克利分校）遇到的一位計算化學(xué)家。2015年我嘗試聯(lián)系他，推薦他使用我們的生物學(xué)AI平臺，但他告訴我：“Alex，現(xiàn)在最重要的不是發(fā)現(xiàn)靶點，而是要去建立你們的化學(xué)部分的平臺。以你們的技術(shù)水平，你們的化學(xué)平臺很可能將領(lǐng)先。”其實在2014年我說過我不懂化學(xué)，也不會去做化學(xué)的研發(fā)部分，但2015年，GAN（生成對抗網(wǎng)絡(luò)）技術(shù)出現(xiàn)，我們決定用GAN去支持我們的DNN，后來我們的化學(xué)平臺發(fā)展得很好，這位計算化學(xué)家預(yù)言成真。

IPO早知道：當時團隊有多少人？

Alex：25個，人不多，因為當時還只有AI部分，我們還沒打算自己做新藥。25個人都是AI科學(xué)家或生物信息學(xué)科學(xué)家。

IPO早知道：后來是如何發(fā)展AI和藥物研發(fā)團隊的？

Alex：當時只有少數(shù)公司從純AI業(yè)務(wù)擴展到生物學(xué)、藥化領(lǐng)域，既懂AI又懂制藥的科學(xué)家非常少，除非我們愿意花上百萬元請到一些頂尖人才。所以我們采取了一些不尋常的方法招人。我知道東歐有很多機器學(xué)習(xí)的科學(xué)家，我和東歐的教授一起舉辦了黑客馬拉松（Hackathon）來尋找頂尖的深度學(xué)習(xí)的人才，讓他們在一周內(nèi)挑戰(zhàn)我們發(fā)表的高規(guī)格論文的成果。之后我們選出排名前幾的選手，說服他們加入我們公司。那時AI科學(xué)家沒有被大型跨國公司的高薪環(huán)境給“寵壞”，他們的忠誠度也更高。

AI更早商業(yè)化的圖像識別、語音識別等產(chǎn)品，很快能看到結(jié)果，但新藥研發(fā)不是這樣，它需要很多年才能被驗證。我們需要AI科學(xué)家在公司很多年，才能知道他們發(fā)現(xiàn)的新分子是否有效。而且光做一個天才數(shù)學(xué)家是不夠的，我們希望科學(xué)家們了解生物學(xué)和化學(xué)。他們要了解在遺傳水平、表觀遺傳水平、基因表達水平和表型水平上發(fā)生了何種生物學(xué)變化；如果AI科學(xué)家真正理解了化學(xué)的運行原理，他開發(fā)的DNN可以超越人類表現(xiàn)。

因為當你理解數(shù)據(jù)背后的價值，你才知道選取哪些數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練；或在你要產(chǎn)生新的想法時，你才知道數(shù)據(jù)的哪些特征對最終預(yù)測結(jié)果的準確性最為關(guān)鍵。我們現(xiàn)在已經(jīng)有了跨學(xué)科的研究隊伍。

02/
AI在生物學(xué)和化學(xué)領(lǐng)域有望發(fā)展出新范式

IPO早知道：生物學(xué)數(shù)據(jù)比圖像識別等其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)更加敏感，你們?nèi)绾翁幚砩飳W(xué)數(shù)據(jù)的這個問題？

Alex：民眾對數(shù)據(jù)的敏感性可能存在一些誤解。據(jù)我所知，2000年人類基因組工作草圖繪制完成至今，還并沒出現(xiàn)人類生物數(shù)據(jù)被正規(guī)使用后導(dǎo)致的不良后果。目前陸續(xù)有很多國家公開了海量的生物數(shù)據(jù)庫，英國是世界上生物數(shù)據(jù)開放程度最領(lǐng)先的國家，它的生物樣本數(shù)據(jù)庫可以被任何公民申請使用，數(shù)據(jù)是匿名呈現(xiàn)的。

科研項目也是數(shù)據(jù)的重要來源之一，我們追蹤了很多國家的科研經(jīng)費去向，包括美國、加拿大、歐洲、澳大利亞等，甚至中國。政府對于科研經(jīng)費十分透明，每一筆都需要科研人員匯報用途。所以我們追蹤了長達35年間，一筆筆經(jīng)費如何變成論文、專利或獲批臨床研究的產(chǎn)品。很多國家中使用經(jīng)費的學(xué)者需要公開發(fā)表他們的研究成果，并把使用的生物學(xué)數(shù)據(jù)錄入公開數(shù)據(jù)庫里，這些都是強制性的要求。

除了英矽智能產(chǎn)生的專有數(shù)據(jù)，我們還收集、整理并清洗了海量公開的生物數(shù)據(jù)庫，并追蹤了價值2萬億美元科研費用所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，用AI去訓(xùn)練它們，所以我們的數(shù)據(jù)有很高的質(zhì)量。

IPO早知道：AI加速了生物制藥業(yè)的發(fā)展，這是AI強大能力形成的水到渠成的結(jié)果，還是更多由人的意愿、對行業(yè)的認知所驅(qū)動的？

Alex：兩者都有。其實AI發(fā)展的初期，我們并不知道它能在哪個領(lǐng)域起到最大的幫助。人們也經(jīng)常對AI加速制藥的發(fā)展有許多誤解。一款藥物的發(fā)現(xiàn)與上市需要經(jīng)歷好幾百個驗證的步驟，研發(fā)團隊發(fā)現(xiàn)新的分子，新分子必須能夠合成，還要能確保安全性、有效性，它要對正確的靶點、通路、生物組織起作用，我們?yōu)榇诵枰龃罅吭囼灐ＴS多步驟都可以在AI的幫助下加速，但也有很多是AI無能為力的。

我們選擇與大型藥企合作。當時我們發(fā)表了一些極具影響力的論文，吸引到很多藥企的關(guān)注。早期時藥企沒有AI方面的人才。于是，我們圍繞新藥研發(fā)的端到端流程研發(fā)了一個工具包，以軟件授權(quán)的形式提供給藥企，而不是像其他公司那樣只專注于某些環(huán)節(jié)。我們最大的收獲不是數(shù)據(jù)，而是積累了專有的知識和算法，我們逐漸知道AI在哪里可以執(zhí)行、哪里不可以。

過去20多年中，輝瑞等制藥巨頭的重磅產(chǎn)品大多都是收購或授權(quán)引進而來，即使是內(nèi)部研發(fā)能力最強的諾華，平均每年上市一款藥物，每年研發(fā)花費約90億美元，而且并不都是針對重大疾病。所以，既然我們已經(jīng)了解了新藥研發(fā)的每個步驟的工具，我們就要制定更宏偉的目標，即研發(fā)出重磅新藥。這也是我們開始第一條管線的初衷，也是任峰博士帶領(lǐng)我們進入新的階段的開始。

IPO早知道：無論是業(yè)務(wù)層面還是融資情況看，很多昔日的明星AI公司后來遇到了發(fā)展瓶頸，所以長期看，什么是AI能做得好的，什么是AI難以做到的？

Alex：任何行業(yè)發(fā)展都會伴隨著泡沫，有些AI公司在一段時間內(nèi)被高估。比如，AI圖像識別的壁壘并不高，公開數(shù)據(jù)庫中有大量可被用于基礎(chǔ)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。但生物學(xué)和化學(xué)領(lǐng)域就不同了，這些領(lǐng)域AI還可以發(fā)展出很多新的范式，很多新的AI的能力有待我們發(fā)現(xiàn)。

舉例來說，我們將生成式對抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（GAN）用于候選化合物的發(fā)現(xiàn)，我們也獲得了生物學(xué)和化學(xué)合成的數(shù)據(jù)，將年齡預(yù)測模型和深度生成模型結(jié)合或許可以被用于生成數(shù)字孿生，我們可以將這種孿生技術(shù)用于生物學(xué)中，生成與現(xiàn)實生物完全相同的數(shù)字雙胞胎。例如你可以用GAN創(chuàng)造出50年后的虛擬“患者”，預(yù)測它未來可能會有的疾病和得病幾率。因為AI擅長于預(yù)測人體不同路徑的發(fā)展。

03/
英矽智能未來的發(fā)展空間

IPO早知道：現(xiàn)在看英矽智能有哪些壁壘？

Alex：首先在AI方面我們有先發(fā)優(yōu)勢。我們創(chuàng)立時，藥企并沒有自己的AI團隊，他們能開放地分享一些數(shù)據(jù)和項目，我們從那時候就開始訓(xùn)練數(shù)據(jù)并生成自己的算法了。但其他新進者已經(jīng)沒法復(fù)制這一切了。對新的創(chuàng)業(yè)公司來說，今非昔比了。新進壁壘已經(jīng)很高，我們可以利用好過去的積累。但我們對于AI的想法就是，無論我們?nèi)〉昧耸裁?，這些成就已經(jīng)消失了。我們試圖領(lǐng)先行業(yè)好幾年，還在不斷創(chuàng)新。比如我們在建一個無人AI實驗室，這個實驗室完全由機器人控制，這樣能更快產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)。

第二，制藥部分的進入門檻會更高。一旦你確認了靶點獲得專利，并將分子推進到人體臨床試驗的驗證，你就具備了巨大價值。就好比你是一家餅干代工廠，但現(xiàn)在可以直接研制出餅干上市銷售了，你不需要再去問藥企他們需要做什么類型的“餅干”賣給顧客。

此外，我們的雙CEO架構(gòu)也是一種很先進的優(yōu)勢，因為這個行業(yè)很多公司的組織還是有很多固有形態(tài)的。所以經(jīng)過一段時間，有些公司并沒有發(fā)展起來，成功推進自己管線的公司變得越來越值錢，也有另一些變成了CRO。

IPO早知道：你們和藥企的合作越來越多。至少在中國，通常一個公司成為大企業(yè)的合作方，它就很難在流程中有很多決定權(quán)了，所以如果直接面向終端客戶市場，你對整個流程就有話語權(quán)了。

Alex：我們正在取得盡可能多的決定權(quán)。我們?nèi)匀幌Ｍc大型制藥公司合作，他們知道我們的平臺是已經(jīng)由自有管線完成了驗證，因此也更信任我們了。這就是一種競爭優(yōu)勢。很多初創(chuàng)公司可以提出很創(chuàng)新的想法去推動新藥發(fā)現(xiàn)。但如果沒有進入臨床階段的管線驗證，大型藥企不會真正踏入合作，他們只會覺得“想法不錯，但我們自己也可以做。我們不再需要你了。”

這種事經(jīng)常發(fā)生，就像你帶著一個想法去找到風(fēng)險投資機構(gòu)，機構(gòu)也會親自做一家參考這個想法的公司。但我們的想法是經(jīng)過我們自己驗證的，我們有自己的產(chǎn)品，更加讓人信服。然而，由于驗證一款新藥能否做成所需的時間周期很長、資源很多，我們要攻克的進入壁壘也很高，難度遠高于驗證一套圖像識別或語音識別的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。

IPO早知道：英矽智能建立了哪些可以沿用的經(jīng)驗？未來還將主動面對哪些風(fēng)險？

Alex：公司現(xiàn)在的狀態(tài)讓我感到比較從容。安迪·格羅夫的自傳《只有偏執(zhí)狂才能生存》給小時候的我留下很深刻的印象，他曾是英特爾的一任CEO。如今他們已經(jīng)不再偏執(zhí)，但（商業(yè)）狀況也不盡如人意了。而我前所未有地感到我們做得已經(jīng)很不錯了，以至于我有點擔(dān)心我們是不是有什么沒有考慮到的。

英矽智能發(fā)展到了一個風(fēng)險可控的階段。我們有由我?guī)ьI(lǐng)建設(shè)的AI藥物發(fā)現(xiàn)軟件平臺，任博士牽頭的藥物研發(fā)業(yè)務(wù)也有巨大的價值。理論上我們沿著這些模式發(fā)展就好了，但這不是英矽智能的企業(yè)文化。

所以我們正在建立智能機器人實驗室。我們希望用自動化、智能化、機器人等跨界融合技術(shù)去加速新靶點發(fā)現(xiàn)、驗證的過程。我們建立了一個人工智能大腦，用積累的數(shù)據(jù)訓(xùn)練它，讓它在高通量、高功率的實驗室環(huán)境中創(chuàng)建更多用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，同時也在此過程中發(fā)現(xiàn)新藥靶點。這個實驗室不久將在蘇州落成，它可能是全球最復(fù)雜的靶點發(fā)現(xiàn)的實驗室。但我們并不是在押注于這個實驗室，公司現(xiàn)在有穩(wěn)定的商業(yè)模式。

如果要說到我個人最感興趣的增長點，那可能是雙效靶點的新藥發(fā)現(xiàn)，也就是同時治療疾病與衰老的療法。現(xiàn)有的很多治療方法只能盡可能延長生存期，并不能真正拯救生命。但如果我們的療法在治療癌癥、糖尿病或中樞神經(jīng)疾病等的同時，也治療基本的衰老路徑，患者的獲益是最大的。即使病人體內(nèi)沒有100%對藥物進行應(yīng)答，沒能治愈某種疾病，但這種藥物仍然可以改善衰老機制，患者也因此延長了生命。今年早些時候，我們將這一雙效靶點發(fā)現(xiàn)的想法發(fā)表在Aging上，在抗衰老研究領(lǐng)域，我們是領(lǐng)先的公司。

我認為抗衰老的研究的參與度和影響力在未來會爆發(fā)。2014年，我創(chuàng)立了ARDD（Aging Research for Drug Discovery），如今它成了全球最大的抗衰老研究大會。一些政府已經(jīng)在鼓勵抗衰老相關(guān)的研究。

對英矽智能來說，第三塊要推進的業(yè)務(wù)是AI底層技術(shù)的創(chuàng)新。我對多模態(tài)模型（Multi-modal transformers）非常感興趣，這是一種新的技術(shù)，就好比你可以通過文本利用AI去生產(chǎn)出畫作。

IPO早知道：社交媒體上已經(jīng)有很多用AI生成的很棒的圖片，有了AI我們可以媲美大藝術(shù)家。

Alex：的確，現(xiàn)在也許每月花10美元，你就可以生產(chǎn)出勝過米開朗基羅的藝術(shù)作品。有人說藝術(shù)無法被AI所替代，但現(xiàn)在AI已經(jīng)做到了。AI越是能做好某種任務(wù)，越容易在其他任務(wù)中表現(xiàn)得出色。同樣，我們想讓AI把生物學(xué)和化學(xué)模型統(tǒng)籌起來，并形成大規(guī)模的訓(xùn)練。

 

來源 | IPO早知道