在香港上市的美国人工智能药物研发公司英矽智能（Insilico Medicine）推出了一项新服务，旨在训练通用大型语言模型（LLM），使其在生物学和化学领域表现出色，这可能会颠覆人工智能驱动的科学研究格局。

这项名为“Science MMAI gym”的新服务代表了英矽智能在追求其“药物超智能”长期愿景过程中的一项战略转变。该公司旨在弥合通用LLM（如OpenAI的GPT和阿里巴巴的Qwen）与专门针对科学数据进行训练的专业AI模型之间的性能差距。英矽智能的创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov表示，通用模型目前在科学基准测试中表现不佳，结果通常比随机概率还要差。“Science MMAI gym”的投资财务细节尚未披露，但此举表明该公司正在将大量资源用于增强通用AI在科学应用中的能力。

此次发布正值药物发现和开发领域对人工智能解决方案的需求不断增长之际。虽然专业AI模型在特定的科学任务中表现出卓越的性能，但它们通常缺乏通用LLM的用户友好界面和广泛适用性。英矽智能的Science MMAI gym旨在通过训练通用模型，使其达到与专业模型相当的性能，同时保留其多功能性和易用性，从而解决这一局限性。这可以使研究人员更容易获得先进的AI工具，并加快科学发现的步伐。

英矽智能一直处于人工智能驱动的药物发现的前沿，利用机器学习算法来识别潜在的候选药物，预测临床试验结果，并加速药物开发过程。该公司投资于训练通用LLM的决定反映了生物技术行业内更广泛的趋势，即利用人工智能的力量来应对复杂的科学挑战。

展望未来，英矽智能的Science MMAI gym的成功可能会对人工智能在科学研究中的未来产生重大影响。如果通用LLM能够被有效地训练到与专业模型相同的水平，那么它可能会为人工智能驱动的科学发现在广泛的学科中释放新的可能性。这可能会导致新药的更快开发、更高效的研究过程以及对复杂生物系统更深入的理解。然而，该公司面临着开发有效的训练方法和数据集的挑战，以确保模型不仅准确，而且可靠和公正。