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斯坦福大学人工智能与人类未来研究所（Stanford HAI）于 2026 年 9 月 7 日发布最新成果，指出 AI 正通过生成假设、设计实验及分析数据显著加速科学发现。该领域内，Biomni 工具可分析海量医疗数据以加速疾病治愈；PsychAdapter 能生成模拟真实个体的文本用于训练和个性化内容；由斯坦福团队于 2025 年 2 月推出的 Evo 2 是首个在生物领域训练的超大规模 DNA 语言模型。Evo 2 基于霍夫曼 - 伊研究基金资助，利用 9 万亿个碱基对和 400 亿参数训练而成，具备预测基因突变及设计新序列的能力。尽管面临偏见、数据质量及访问不公等风险，AI 仍凭借强大的计算能力打破人类局限，促进跨学科协作，助力科学家探索从宇宙起源到气候模拟等重大问题。
新 AI 工具生成假设、设计实验并分析数据，加速科学家在各领域的发现。Biomni 可分析海量医疗数据并设计实验以加速疾病治愈；PsychAdapter 能生成模拟真实个体的文本用于训练和个性化内容；Evo 2 是首个在生物领域训练的超大规模 DNA 语言模型，由斯坦福团队于 2025 年 2 月推出。该模型经霍夫曼 - 伊研究基金资助，基于 9 万亿个碱基对和 400 亿参数训练，可预测基因突变并设计新序列。尽管 AI 存在偏见、数据质量及访问不公等风险，但正通过提供前所未有的计算能力打破人类局限，促进跨学科协作，帮助科学家探索从宇宙起源到气候模拟的宏大问题。