7月4日，由赛灵力联合清华珠三角研究院、赛业生物、大湾区科创中心共同举办的“达尔文大模型发布会”圆满落幕。
“达尔文”大模型基于多元、多模态复杂数据和先进的人工智能技术，对生物领域的复杂系统建模和分析进行深入研究，为生物学产业、研究和应用发展提供有力支撑。
达尔文大模型提供生物研究新视角
达尔文大模型和生物进化有关，其中一大应用在基因组学和蛋白质组学领域中，对生物进化和生物多样性进行研究。生物大模型通过大规模的数据分析和模拟，揭示生物进化的特点和规律，为探究生物多样性提供了新的视角。
同时，生物大模型也可以用来辅助生物学的基础科研工作。生物大模型在基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域的应用，可以帮助生物学家更好地理解生物分子之间的相互作用机制、进化规律和环境适应性等方面，为生物学的研究提供了新的突破。
生物大模型可以帮助科学家更好地探究和发现生物进化的规律和机制，为生物多样性的研究和发展提供了重要的支持和帮助。
发布会现场（企业供图）
优势：生物医疗面临诸多挑战，达尔文大模型高效赋能
随着生物医疗发展至今，仍然面临着诸多挑战。首当其冲是生物医疗具有高度的复杂性和多样性，包括基因、蛋白质、细胞、组织和整个生物体系等。这些层面之间相互关联，相互作用复杂。其次是数据量和质量，生物医疗产生的数据量巨大，并且具有高维度和复杂结构。再者是个体差异和定制化治疗，个体之间存在基因型、表型、环境等方面的差异。
那达尔文大模型，如何解决生物医疗问题呢？
一是垂直专业知识问答，达尔文达模型更专业、更垂直，它能回答复杂的基因结构、药物研发及研发瓶颈等问题。
二是达尔文大模型可以进行药物的虚拟筛选和设计，预测药物与靶点蛋白的相互作用，加速药物研发过程，降低研发成本。
三是达尔文大模型可以通过分析和整合百亿级临床数据、基因组数据和病理数据等，帮助医生进行疾病的诊断和预测，提供更加准确和个体化的诊疗方案。
因此，达尔文大模型在专业知识问答、药物研发、疾病诊断和预测等方面具有重要的应用价值，有助于解决生物医疗面临的复杂性、个体化和数据挖掘等挑战，高效赋能医院、医疗机构、药企落地应用。
AI虚拟数字人工厂介绍（企业供图）
功能：达尔文大模型技术基于百亿级数据，多重复杂推理演练
赛灵力CEO付玟在发布会中介绍建立达尔文生物大模型的方法与技术，包括文献调研、数据采集与整理、模型设计与构建、参数估计与优化、模拟与分析等。对比其他大模型，达尔文基于的数据量十分庞大且精准，建立起一个生物医疗生态的数学模型，从而可以对该模型进行推理演练。
不仅如此，达尔文大模型技术还可以为提供更准确、更高效的科研服务。例如，我们可以通过达尔文大模型调用所有生物领域的专业模型和工具，大模型自动化综合理解决策，输出“答案”的精准度和效果。
同时，达尔文大模型将入驻火山引擎大模型生态，上架至“火山方舟”（火山引擎发布大模型服务平台）的模型广场，补全火山引擎大模型生态的生物医疗领域。
未来，随着数据量和数据质量的不断提高，这项技术将会有着更广泛的应用和更深入的发展。相信在不远的将来，达尔文大模型技术将对人类的生命科学研究和医疗服务做出更加重要的贡献。
应用：达尔文大模型将成为科学家深度依赖的工具
赛业生物营销中心负责人王侠致辞（企业供图）
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