וידאו
YT AI Engineer ·
סביבות מאומתות ל-AI בביולוגיה
Verifiable Environments for AI in Biology — Kenny Workman, LatchBio
▶ צפה כאן — בלי לצאת מהאתר
קני וורקמן מ-LatchBio מדבר על סביבות מאומתות ל-AI בביולוגיה. הוא מציג את האתגרים בעיבוד נתונים ביולוגיים ואת הצורך בבנצ'מרקים מהימנים. הוא גם דן בנושאים של ביואבטחה ואיך להתמודד עם מודלים שאינם מהימנים.
תקציר מקורי באנגליתA single spatial biology run can yield two to six terabytes of data, far more than a scientist can eyeball, and Kenny Workman argues that this is the raw material for teaching AI to actually do science. LatchBio, five years deep in pharma, treats experimental biology as a verifiable substrate: lay a chunk of a tumor over a sequencing surface and you get a giant matrix of numbers whose analysis has a right answer, which is exactly what you need to benchmark and improve a model. They adapted coding models into biology tools and built benchmarks like sequencing based spatial analysis, and found what everyone in post training now knows, that frontier models cannot yet be trusted with this and that measurement is what drives progress. The reason biology is hard is that it is messy and the field
קרא במקור המקורי
youtube.com
פתח כתבה מקורית