推荐这份报告，OpenAI 记录了 8 个科学软件加速项目的实况。 核心发现：瓶颈不在写代码，在验证——agent 经常对明显错误表达高度自信。 OpenAI 在 7 月 28 日发布了一份实地报告，记录了 8 个用 coding agent 加速科学计算软件的案例。全文基调不是"AI 将取代科学家"，而是一个更具体的观察：瓶颈已经不在代码实现，而在验证。 8 个项目 覆盖基因组学、免疫学、统计学和 RNA 测序。5 个项目独立使用 Codex，3 个结合 Codex + Claude Code。任务分三类：打包和构建系统清理、现有代码的性能优化、以及完整的语言或后端迁移。 几个具体数据： • HI.SIM（DNA 测序读段模拟器）：GPT-5.2 和 GPT-5.6 分别做了一轮自主优化，运行时减少 31%，输出不变 • Hifiasm（基因组组装）：优化目标上减少 25%，独立的人类测序数据上减少约 15% • MHCflurry（蛋白质片段预测）：TensorFlow/Keras 后端完整迁移到 PyTorch，保持已发布模型权重兼容 • bayesm-rs（R 统计模型的 Rust 移植）：单线程快 2.3-2.7 倍，8 线程快 4.4-9.5 倍 两个更极端的案例： • RustQC 把 15 个独立 RNA 质量检测工具合并成单一程序，运行时减少 60 倍，磁盘 I/O 减少 25 倍 • HelixForge 是 GPU 原生重建的突变模拟工具 BAMSurgeon，在真实人类数据 benchmark 上运行时减少约 60 倍 核心发现：验证，不是代码生成，是真正的瓶颈 所有贡献者一致观察到同一个模式：agent 处理有明确边界和可衡量目标的实现请求时能力很强，但无法判断自己的输出是否科学上正确。agent 经常对包含明显错误的工作表达高度自信。 这意味着研究者的实际负担从"写代码"转移到了"构建验收测试"——精确输出匹配、与现有工具的等价性检查、或者用模拟数据预先建立的标准答案。单个 reference 不足以验证 agent 的输出，需要多个维度的确认。 一个贡献者的原话被引用了两次："让 agent 跑得快是一回事，让科学走得远仍然需要专家的指导、理解、品味和 care。" 维护问题 报告提出了一个值得注意的警示：更低的工程成本双向作用。它让一个两三人团队可以承担原本需要资助性工程雇佣的重建工作，但也让三个不同实验室更容易产生同一工具的三种不兼容版本。报告建议在 agent 生成第一行代码之前就确定谁负责维护重建的工具。 原文： #Codex# #ScientificComputing# #AgentEngineering#

15个值得关注的AI账号： 1. @karpathy 他的推文创造的LLM叙事，你两个月后会在LinkedIn上看到。 2. @fchollet 发布关于智能、基准和AI局限的深思熟虑研究。Keras创始人+ARC-AGI。 3. @ylecun 深度学习先驱、Meta首席AI科学家；大局观研究和评论（还有drama）。 4. @AndrewYNg AI教育传奇；实用ML建议、课程和真实应用。 5. @rasbt 发布实用ML/LLM实现、'从零开始构建'教程和书籍。 6. @dair_ai 每周ML/AI论文线程和易懂的研究解读（高质量信息流）。 7. @lilianweng 前OpenAI员工，Lil'Log风格线程优质。深度LLM研究分解。 8. @jeremyphoward 发布有趣的AI/加密新闻观点，致力于民主化实用深度学习教育。 9. @simonw 实用LLM工具、观点、实验、提示词和工程分解。Django联合创始人。 10. @_akhaliq 精选最新arXiv论文、模型发布和开源AI项目。 11. @ID_AA_Carmack AGI/低级优化观点，让你重新思考问题。 12. @gwern 高质量长篇AI研究笔记和论文。 13. @goodside LLM评估、提示词研究和真实能力测试。 14. @drfeifei 计算机视觉先驱；以人为中心的AI和空间智能研究。 15. @demishassabis 跟踪他的工作9年了。Demis是我对抗谷歌用AI滥用权力的希望。DeepMind CEO。 告诉我遗漏了谁，保存以备未来参考

想建立高质量的AI信息流，从这15个账号开始！ 这 15 个账号基本覆盖了： 研究 工程 教育 开源 产品 AGI 思考 AI 真实能力评测 @karpathy 他的推文经常提前定义 LLM 叙事。很多你两个月后在 LinkedIn 上看到的 AI 话题，可能他早就讲过了。 @fchollet Keras 作者，ARC-AGI 提出者。经常分享关于智能、本质能力、Benchmark 和 AI 局限性的深度思考。 @ylecun 深度学习先驱，Meta 首席 AI 科学家。观点很宏观，也经常有对 AI 研究路线的批判和讨论。 @AndrewYNg AI 教育领域的传奇人物。内容非常实用，覆盖机器学习建议、课程、产品落地和真实世界应用。 @rasbt Sebastian Raschka，经常分享实用 ML / LLM 实现、“从零构建”教程，以及相关书籍内容。 @dair_ai 高频更新 ML / AI 论文线程，用通俗方式拆解前沿研究，适合快速跟进 AI 进展。 @lilianweng 前 OpenAI 成员。她的 Lil’Log 风格内容非常值得看，擅长深入拆解 LLM 研究和技术细节。 @jeremyphoward 经常分享 AI / Crypto 相关观点，也长期推动实用深度学习的普及和大众教育。 @simonw Django 联合创始人。聚焦实用 LLM 工具、实验、提示词、Agent 和工程实践拆解。 @_akhaliq 持续整理最新 arXiv 论文、模型发布、开源 AI 项目和研究动态，信息流非常快。 @ID_AA_Carmack 关注 AGI 和底层优化问题，很多观点能让你重新思考“智能”和“工程”的本质。 @gwern 高质量长文作者，擅长 AI 研究笔记、深度 essays 和长期主义视角的技术观察。 @goodside 专注 LLM 评测、提示词研究和真实能力测试，经常能看到非常细的模型行为观察。 @drfeifei 计算机视觉先驱，关注以人为中心的 AI、空间智能和未来 AI 研究方向。 @demishassabis Google DeepMind CEO。长期关注通用 AI 的未来方向，也是理解 DeepMind 路线的重要窗口。 大家还有要补的吗？评论区👇👇👇👇

KRAS突破：胰腺癌迎来真正的转折点 最近倍受关注的Revolution Medicines的Daraxonrasib。在III期临床试验中转移性胰腺癌患者中，中位总生存期从约6.7个月提高到13.2个月，接近翻倍。 对于带走了乔布斯的癌王胰腺癌而言，这是几十年来最重要的进展之一。 在历来严谨的ASCO会议现场，Daraxonrasib介绍中甚至出现医生起立鼓掌的情况 为什么Daraxonrasib如此收到关注？因为他不光取得了良好的效果，而且是通过将KRAS作为药物靶点的方法取得的效果。 KRAS可以理解为细胞里的“油门”。正常情况下，需要生长时打开，不需要时关闭。发生KRAS突变后，油门会一直踩到底，细胞不断增殖，最终形成癌症。KRAS异常存在于超过90%的胰腺癌、40%-50%的结直肠癌和25%-35%的非小细胞肺癌中，整体覆盖约20%-25%的实体瘤。 KRAS的重要性不仅在于覆盖范围大，更在于它曾被认为根本无法药物化。过去40年，KRAS一直是癌症领域最著名的“不可成药靶点”。问题不在于大家不知道它重要，而在于谁都打不到它。直到近几年，随着冷冻电镜、结构生物学、计算模拟、新型药物设计和AI辅助研发的发展，科学家终于找到攻击KRAS的方法。KRAS最大的突破，不是某一款药成功，而是证明了“不可成药”未必真的不可成药。 KRAS真正的意义远不止胰腺癌。直接来看，它可能影响20%-25%的实体瘤；扩展到整个RAS信号网络，影响范围可能接近30%-40%的癌症。但更重要的是，它改变了整个行业的思维方式。过去大家讨论的是“这个靶点能不能做药”，现在讨论的是“多久能够攻克”。 更重要的是，KRAS之后，行业最关注的是之前也被认为是不可作为靶点难以药物化的p53和MYC，接下来可能也可作为靶点。 可以简单理解为：KRAS是油门，p53是刹车，MYC是发动机增压器。超过50%的癌症存在p53异常，而MYC直接或间接参与约70%的癌症。相比KRAS，这两个靶点更难。KRAS的问题是油门卡死，p53的问题则是刹车系统坏了甚至消失了；MYC则像一个控制整个工厂运转的总调度员，结构复杂且难以干预。 KRAS成功之后，整个行业对p53和MYC的信心明显提升。KRAS并不意味着p53和MYC一定能被攻克，但它证明了很多所谓“不可能”的问题，本质上只是技术尚未成熟。冷冻电镜、AI结构预测、AI分子设计、蛋白降解技术、RNA疗法和mRNA平台正在不断扩大人类可攻击的范围。过去花40年解决的问题，未来大概率不会再需要40年。 AI虽然没有直接发明KRAS药物，但正在越来越深地参与药物研发全过程。从蛋白结构预测、分子设计、候选药物筛选，到临床试验优化和个体化疫苗设计，AI都在发挥作用。KRAS或许只是第一张被推倒的多米诺骨牌。未来十年，真正值得关注的不只是KRAS本身，而是KRAS之后的p53、MYC、癌症疫苗以及AI驱动的下一代药物研发平台。 KRAS突破的意义，不只是多治疗了一种癌症，而是证明癌症治疗正在从“发现肿瘤然后化疗”，逐步走向“找到驱动机制、精准打击、个体化治疗”。从这个角度看，KRAS可能只是一个开始。

马斯克妈妈 @mayemusk ，今天下午突然出现在上海的南京东路，她和身边的助手，一起去逛了名创优品，随后被工作人员，装了一堆盲盒和玩偶，带着大袋子离开。

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