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biological foundation models
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人工智能在生物安全领域的应用：新论文详述双重用途风险与治理挑战
一篇新近发表在arXiv上的论文探讨了人工智能在生物安全领域的双重性，详细阐述了人工智能如何加速生物研究，同时又构成重大风险。该综述强调，尽管人工智能在信息检索和实验规划等数字任务方面表现出色，但在湿式实验室中的物理执行仍然是一个重大障碍。文章概述了人工智能使用带来的各种生物威胁，从信息收集到潜在的释放，并主张采用纵深防御治理策略来管理这些风险。
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BioArc框架使用NAS寻找生物AI模型的最优架构
研究人员开发了BioArc，一个新颖的框架，它使用神经架构搜索（NAS）自动发现生物基础模型的最优神经网络架构。这种方法超越了直接采用来自NLP和计算机视觉的架构，因为后者由于生物数据的独特性质，在生物学领域常常导致次优性能。BioArc系统地探索了跨多种生物模态的架构设计空间，分析了架构、标记化和训练策略之间的相互作用。该框架提炼了经验性设计原则，并提出了预测新生物任务最优架构的方法，旨在指导下一代生物模型的开发。