1
00:00:06,660 --> 00:00:13,550
可能大家都嗯在嗯呼叫呃社交平台上

2
00:00:13,550 --> 00:00:17,010
媒体上呃或多或少都听过

3
00:00:17,010 --> 00:00:19,970
就是嗯AI嗯

4
00:00:19,970 --> 00:00:28,759
可以呃帮助嗯帮助科学家这个进行啊分子呃

5
00:00:28,759 --> 00:00:33,440
大分子的这个去构建啊

6
00:00:33,440 --> 00:00:37,440
去解决解决这个癌症

7
00:00:37,440 --> 00:00:44,619
还有这个大呃大幅度的延长人们的这个寿命啊

8
00:00:44,619 --> 00:00:49,379
人类的寿命在这一块呢这个进展怎么样呢

9
00:00:49,379 --> 00:00:53,380
嗯在过去呃几天哈

10
00:00:53,380 --> 00:01:00,260
这个罗菲公司这个他发表了一些文章嗯

11
00:01:00,260 --> 00:01:03,620
讲了这个在这方面的进展

12
00:01:03,620 --> 00:01:07,490
然后嗯我跟大家这个啊

13
00:01:07,490 --> 00:01:13,010
分享一下这个我的个人的一些判断啊

14
00:01:13,550 --> 00:01:14,990
从这个文章呢

15
00:01:14,990 --> 00:01:17,030
这些文章呢都比较专业啊

16
00:01:17,030 --> 00:01:19,410
它里面这个专有名词比较多

17
00:01:19,410 --> 00:01:23,409
这个像我们不是这个专业的

18
00:01:23,409 --> 00:01:25,549
就理解起来比较费劲

19
00:01:25,549 --> 00:01:29,550
嗯这个ANTHROPIC公司呢在过去呃

20
00:01:29,550 --> 00:01:32,290
用他们的这个大模型

21
00:01:32,290 --> 00:01:35,090
这个呃OPPO是4.7

22
00:01:35,090 --> 00:01:37,140
在化学

23
00:01:37,140 --> 00:01:40,240
还有这个生物医药方面啊

24
00:01:40,240 --> 00:01:43,340
跟一些顶级的这个研究机构呃

25
00:01:43,340 --> 00:01:48,180
研研以研究机构机构进行了一个合作呃

26
00:01:48,180 --> 00:01:52,540
取得了很明显的一些进展啊

27
00:01:52,540 --> 00:01:57,539
但还没有达到这个呃啊这种嗯

28
00:01:59,780 --> 00:02:04,920
还没有达到这种额特别重大的突破

29
00:02:04,920 --> 00:02:07,400
在突破的前夜啊

30
00:02:07,400 --> 00:02:10,139
这个这些文章听下呃

31
00:02:10,139 --> 00:02:12,900
看下来呢就是在化学

32
00:02:12,900 --> 00:02:15,960
还有生物医药行业啊

33
00:02:15,960 --> 00:02:22,189
这些行业呢之前呢它是给就是科学家哈

34
00:02:22,189 --> 00:02:27,010
就给科学家这个给他这些行业的数据

35
00:02:27,010 --> 00:02:31,770
还有一些工具完全是面向呃

36
00:02:31,770 --> 00:02:36,830
呃科学家这种呃手工处理啊

37
00:02:36,830 --> 00:02:38,610
偏向于手手工处理

38
00:02:38,610 --> 00:02:39,570
怎么理解呢

39
00:02:39,570 --> 00:02:41,910
就是你可以把它呃

40
00:02:41,910 --> 00:02:47,510
理解成就是呃一个道路狭窄的一个老城区啊

41
00:02:47,510 --> 00:02:49,150
可以这么理解吧

42
00:02:49,150 --> 00:02:51,970
就是里面呃道路很窄

43
00:02:51,970 --> 00:02:55,980
然后弯弯曲曲像迷宫一样

44
00:02:55,980 --> 00:03:01,740
嗯你你想这个想搞搞清楚一个问题

45
00:03:01,740 --> 00:03:05,980
需要呃有很长时间的学习过程

46
00:03:05,980 --> 00:03:07,920
这个学习成本很高

47
00:03:07,920 --> 00:03:10,520
那现在有了这个AI呢

48
00:03:10,520 --> 00:03:14,580
他这个就像好比呃有了一部汽车

49
00:03:14,580 --> 00:03:18,560
原来都是步行进入这个老城区

50
00:03:18,560 --> 00:03:21,040
或者是最多骑个自行车嗯

51
00:03:21,040 --> 00:03:22,560
他现在有了AI

52
00:03:22,560 --> 00:03:26,090
就相当于有了这个有了一部汽车嗯

53
00:03:26,090 --> 00:03:29,870
但是呢这个汽车呢这个进入老城区

54
00:03:29,870 --> 00:03:30,770
它有个问题

55
00:03:30,770 --> 00:03:32,670
他就是这个进不去啊

56
00:03:32,670 --> 00:03:33,250
进不去

57
00:03:33,250 --> 00:03:34,680
因为什么呢

58
00:03:34,680 --> 00:03:36,880
因为这个路太窄了

59
00:03:36,880 --> 00:03:38,580
弯弯曲曲嗯

60
00:03:38,580 --> 00:03:41,060
对这个AI很不友好哈

61
00:03:41,060 --> 00:03:43,700
嗯就是这些行业数据啊

62
00:03:43,700 --> 00:03:44,980
格式问题啦

63
00:03:44,980 --> 00:03:47,000
还有这个嗯

64
00:03:47,000 --> 00:03:52,020
分别就是分散它一些有价值的一些数据

65
00:03:52,020 --> 00:03:55,740
都分散在很多这个分类的一些软件啊

66
00:03:55,740 --> 00:03:58,380
还有这些就是格式也不统一

67
00:03:58,380 --> 00:04:02,040
导致这个AI进去就相当于一个汽车

68
00:04:02,040 --> 00:04:05,940
进了一个之前为步行或者是自行车啊

69
00:04:05,940 --> 00:04:08,490
设计的一个老城区啊

70
00:04:08,490 --> 00:04:12,050
他这个速度啊一下一下子开不起来

71
00:04:12,050 --> 00:04:12,890
他要怎么办呢

72
00:04:12,890 --> 00:04:15,410
他就要进行这个旧城区的改造

73
00:04:15,410 --> 00:04:18,289
这里面呢就会涉及两个问题

74
00:04:18,289 --> 00:04:21,490
一个是数据的清洗整理嗯

75
00:04:21,490 --> 00:04:26,310
另外一个就是嗯AI智能体工作流程的一个编排

76
00:04:26,310 --> 00:04:29,670
然后呢就是流程建好之后

77
00:04:29,670 --> 00:04:35,039
就是关键的就是日复一日的这种呃

78
00:04:35,039 --> 00:04:40,130
科学家在这个借助于这个AARA镜的工具

79
00:04:40,130 --> 00:04:45,490
进行这个对成果的一些判断方向上的一些呃

80
00:04:45,490 --> 00:04:47,470
研究方向上面的一些指导

81
00:04:47,470 --> 00:04:50,270
这些都是都是一些日常

82
00:04:50,270 --> 00:04:55,039
就是能够形成这种正反馈的一个循环呃

83
00:04:55,039 --> 00:04:57,719
呃大家从这个这个信息

84
00:04:57,719 --> 00:05:01,599
这些文章里面可以了解到什么

85
00:05:01,599 --> 00:05:05,100
就是在不久呃

86
00:05:05,100 --> 00:05:06,620
就是在目前这个阶段

87
00:05:06,620 --> 00:05:09,600
就是如果作为一个科学家

88
00:05:09,600 --> 00:05:14,990
然后呢他能够熟练掌握这个加工具的话呢

89
00:05:14,990 --> 00:05:17,370
构建自己的工作流嗯

90
00:05:17,370 --> 00:05:21,529
他的产出嗯将会步入一个快车道

91
00:05:21,529 --> 00:05:25,139
嗯是这个跟科学研究这一块

92
00:05:25,139 --> 00:05:28,879
就跟这个其他行业都很类似啊

93
00:05:28,879 --> 00:05:34,200
就是这个AI大模型已经进入到一个好用的阶段

94
00:05:34,200 --> 00:05:37,060
那接下来就是各行各业

95
00:05:37,060 --> 00:05:41,140
利用这个好用的这个大模型来重塑工作流

96
00:05:41,140 --> 00:05:45,520
然后嗯从数据的清洗整理嗯

97
00:05:45,520 --> 00:05:49,420
这个再到这个工作流的构建

98
00:05:49,420 --> 00:05:52,980
然后嗯加速呃成果的产出

99
00:05:52,980 --> 00:05:55,200
就是从这个角度来说呢

100
00:05:55,200 --> 00:06:00,600
就是目前还处在这个呃AI革命的前额前夜啊

101
00:06:00,600 --> 00:06:02,440
就是就是说AI革命

102
00:06:02,440 --> 00:06:05,210
这个还处于刚开始的起步阶段

103
00:06:05,210 --> 00:06:08,470
它的真正的威力还没有完全展现出来

104
00:06:08,470 --> 00:06:10,270
只是冰山的一角

105
00:06:10,270 --> 00:06:15,380
在um so嗯从这个角度上讲呢

106
00:06:15,380 --> 00:06:21,560
就是现在这个科学研究它制约它不是大模型的

107
00:06:21,560 --> 00:06:25,680
这个主要呃制约的瓶颈不是大模型的性能

108
00:06:25,680 --> 00:06:28,300
而是嗯工具层啊

109
00:06:28,300 --> 00:06:32,880
工具层的匹配上面一旦工具城匹配好呃

110
00:06:32,880 --> 00:06:34,120
进入快车道

111
00:06:34,120 --> 00:06:38,230
那这个突破是早晚的事情啊

112
00:06:38,230 --> 00:06:41,730
好今天就跟大家分享这个

113
00:06:41,730 --> 00:06:42,500
谢谢