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对抗人工智能最大弱点的秘密武器
如果人工智能不再需要现实世界的数据来学习怎么办？ Mantis Biotech 的一项突破使用物理驱动的“数字双胞胎”来模拟人类行为并产生全新的现实——有可能加速药物发现、推进手术机器人技术并释放数据稀缺领域的进展。
来源:Qudata对抗人工智能最大弱点的秘密武器
Mantis Biotech 正在开发一种新方法来应对人工智能最持久的挑战之一——复杂的现实世界领域缺乏高质量数据。通过将大型语言模型与基于物理的模拟相结合，该公司正在构建人类的“数字双胞胎”——复制解剖学、生理学和行为的虚拟预测模型。
虽然现代人工智能系统在基因组学、诊断和药物发现等领域取得了重大进展，但它们的性能在很大程度上取决于对大型、标记良好的数据集的访问。在许多关键领域——包括罕见疾病、特殊医疗状况和新兴科学领域——由于隐私和监管限制，此类数据有限、分散或无法访问。
Mantis Biotech 的平台通过将数据生成重新定义为模拟问题来解决这一限制。该系统不是仅仅依赖收集的数据集，而是使用已知的物理定律将小型观察集扩展为大型、结构化且因果一致的训练数据。单个观察到的状态可以被视为初始条件，然后通过基于物理的模型演变以生成各种合理的场景。
该系统通过多级管道运行，集成了自动数据收集、人工智能驱动的多模式输入摄取、基于 LLM 的编排、特定领域的物理模拟和高保真渲染。其结果是合成数据不仅外观真实，而且基于该领域的底层机制，从而能够更可靠地训练机器学习模型。
该公司的未来计划包括跨领域进行更广泛的验证，例如时空预测和姿态估计，以及将该系统扩展到其他类别的物理模拟。