Chai Discovery 的苦涩教训
来自 Training Data · 期号 2026-08-04
摘要
大多数团队把生物学当作一门混乱的经验科学，但 Chai Discovery 的两位创始人认为它遵循 AI 的苦涩教训：只要数据、模型和算力足够大，模型就能学到手工流程无法捕捉的规律。 他们的模型 Chai-2 把从头设计抗体的命中率从不到 0.1% 提升到了 16%，相当于把大海捞针变成了配钥匙。 创始人 Josh Meier 有一个反直觉的观点：生物学比代码更容易验证——因为实验结果就是事实，不像代码可能有隐藏 bug。他们的目标是做一套设计套件，把药物发现周期从九个月压缩到九天，然后授权给药企使用，而不是自己下场做药。 这个判断站得住，因为 16% 的命中率已经让从头设计从实验室玩具变成了可工程化的流程。