在线教程 | 150种专业工具/59个数据库/105个软件包，Biomni在8类真实研究任务中超越专家级效率
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原文中文，约4100字，阅读约需10分钟。
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内容提要
现代生物医学研究面临数据爆炸和效率瓶颈。斯坦福大学等机构研发的AI智能体Biomni，能够跨领域自主执行多项研究任务，整合数据与实验流程，从而提升研究效率，帮助科学家专注于创新。
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关键要点
- 现代生物医学研究面临数据爆炸和效率瓶颈。
- 基因测序和单细胞分析等技术产生了PB级的海量多模态数据。
- 研究流程的碎片化限制了发现速度，依赖手动完成的工作耗时且易出错。
- 现有AI工具多为专科型，难以跨领域协作。
- 斯坦福大学等机构研发的Biomni是首个通用生物医学AI智能体，能自主执行跨领域研究任务。
- Biomni结合大语言模型推理与检索增强规划，能够动态构建和执行复杂工作流程。
- Biomni的核心目标是开发无需预定义模板的通用生物医学AI智能体。
- Biomni具备突破任务特异性限制、整合多模态能力和建立人机协同的新范式。
- Biomni通过三层数据集构建生物医学知识库，整合工具、数据和任务。
- Biomni的模型架构包括Biomni-E1和Biomni-A1，具备智能协同机制。
- Biomni在基准测试中表现优异，准确率接近人类专家。
- Biomni在真实世界任务中的表现远超基线，展现出广泛的零样本泛化能力。
- Biomni实现了从基因调控网络分析到湿实验设计的全流程自主作业。
- Biomni已上线至HyperAI官网，用户可通过输入指令体验自动化分析流程。
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