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Zitnik CSHL 访谈：构建会说"不确定"的 AI
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事件综述
2026年10月4日，据专家解读（YouTube）报道，哈佛大学 Marinka Zitnik 在 CSHL AI in Biology 研讨会上接受访谈，介绍如何构建在证据冲突时输出"不确定"的 AI。Zitnik 指出，95% 的生命科学文献集中在约 5000 个热门基因上，仅基于文献训练的模型会产生偏倚。她主张整合 perturb-seq 等多模态扰动数据，通过迭代方式生成可检验的假设。其团队的基础模型 Proton 无需额外训练，即可先后用于双相障碍与阿尔茨海默病的药物重定位。
由模型根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月4日 09:33
Zitnik 在 CSHL 研讨访谈中介绍能输出不确定的 AI 及多模态假设生成方法。报道时间线
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10月4日
- 专家解读（YouTube）CSHL AI in Biology 研讨会访谈 Marinka Zitnik：构建会说"我不知道"的 AI 与假设生成
哈佛 Marinka Zitnik 在 CSHL AI in Biology 研讨会上接受访谈，介绍如何构建在证据冲突时输出"不确定"的 AI。她指出 95% 生命科学文献集中在约 5000 个热门基因，只读文献的模型会产生偏倚，主张整合 perturb-seq 等多模态扰动数据以迭代生成可检验假设。其基础模型 Proton 无需额外训练即可先后用于双相障碍与阿尔茨海默病药物重定位。
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