编辑丨王多鱼 排版丨水成文 生物医学研究是增进人类对健康和疾病的理解、推动药物研发以及提升临床护理水平的基础。 然而，在生物医学实验室中，科研人员往往被复杂的实验方案、庞大的数据库、五花八门的分析工具以及不停更新的海量文献所淹没。生物医学研究日益受到这 些重复且分散的工作流程的制约，让科研人员疲于奔命， 严重减缓了科学发现的速度，限制了科学创新。这凸显了科学界对根本性新方法的迫切需求——一种能 够 有效扩展科学专业知识、简化研究工作流程，并充分释放生物医学研究潜力的全新路径。 2025 年 6 月 2 日， 斯坦福大学 黄柯鑫 、 Serena Zhang 、 王瀚宸 、 屈元昊 、 陆荧洲 等研究人员领衔的团队，联合 Genentech、Arc Institute、 加州大学 旧金山分校及 普林斯顿大学等 多个顶尖研究机构，发布了一款 通用生物医学 AI 智能体 —— Biomni ，该智能体能够自主完成横跨遗传学、基因组学、微生物 学、药理学和临床医学等多个生物医学分支领域的复杂研究任务 。 Biomni 的诞生标志着 AI 在生物医学研究中从"工具使用者"向"自主决策者"的跃迁 。通过将分散的科研资源整 ...

西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 斯坦福最新大模型医疗任务全面评测， DeepSeek R1 以66%胜率拿下第一 ！ 歪国网友纷纷被惊艳住了，原因在于该评测 重 点聚焦临床医生的 日常工作场景 ，而非仅局限于传统医疗执照考试题。 要评测就要全 方 位。 31页论文最终得出，DeepSeek R1、o3-mini、Claude 3.7 Sonnet等在内的9个前沿大模型，DeepSeek R1以66%胜率、0.75宏观平均分 领先。 为当前的基准测试结果，团队还打造了一个可公开访问的排行榜。 团队构建了 含35个基准测试的综合评估框架 ，覆盖 22个子类别 医疗任务。 整个评测的分类体系还经过了临床医生验证， 由29名来自14个医学专科的执业医师共同参与开发 。 光作者名单就老长，斯坦福大学医学院、斯坦福医疗中心、斯坦福大学基础模型研究中心 （CRFM） 、微软的研究人员均在列。 | Accuracy | Efficiency | General information | | | | | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- ...