የ 27 ቢሊዮን መጠን የሲሜል ሞዴል ላይ አዲስ ጽሑፍ ብቻ የቢዮሎጂ አይሆንም. ይህ ውሂብ ኢንጂነሪንግ እና የአገልግሎት ኤች.ኤስ. ደህንነቱ የተወሰነ ፍላጎት ነው. አንተ አንድ AI መሐንዲሶች ከሆነ, እርስዎ የሚፈልጉትን ነገር ለመቀነስ እና አዲስ ጽሑፍ ያንብቡ Yale እና Google መካከል የተገናኙ. የ C2S-scale ግምገማዎች በይፋ ላይ, ይህ በይፋ bioinformatics ወረቀት እንደ ይመልከቱ. በእርግጥ, እኔ ዓመታት ውስጥ አጠቃቀም AI ለ በጣም አስፈላጊ መሐንዲት Manifestos መካከል አንዱ ነው. ቡድን አንድ 27B ፓራሚተር ሞዴል የተገነባው ነበር ይህም ብቻ የቢዮሎጂያዊ ውሂብ ማለፍ አይደለም - ይህ አንድ አጠቃቀም ነበር. የኮንክሪት መድሃኒት ሊሆን ይችላል. novel, wet-lab-validated scientific discovery እንደ አንድ መዋቅር, እኔ የተወሰነ መድሃኒት ከፈለጉ ይወዳሉ እና ከፈለጉ ከፈለጉ ይወዳሉ. የእርስዎን የቴክኖሎጂ እያንዳንዱ AI መሐንዲት እና ኢንጂነሪት መውሰድ ያስፈልጋል. እንዴት የኦሪጂናል ሞዴሎች የፕላስቲክ ወረቀት ይወዳሉ የ LLMs ወደ ሳይንሳዊ ወይም የንግድ ውሂብ መተግበሪያ ውስጥ ዋና ልምድ እነዚህ ሞዴሎች ቋንቋ ላይ የተመሠረተ ናቸው, ነገር ግን የእኛን ውሂብ ሰሌዳዎች, ውሂብ ቦርሳዎች, እና ትልቅ, ከፍተኛ-መደበኛ ቅርጸቶች ውስጥ ይኖራሉ. ለዓመቱ, መደበኛ መተግበሪያ የሳይንስ ለ የተመሠረተ, የተመሠረተ መዋቅርዎችን ለመፍጠር ነው - የአይኤስ, ይህም የሙዚቃ ውሂብ ለማግኘት የተመሠረተ ሞዴል ላይ አንዳንድ የሙዚቃ ቋንቋ ችሎታዎች ላይ ለመርዳት ይፈልጋሉ. ይህ ቀላል, ወጪ ነው, እና በዩናይትድ ስቴትስ ኤሌክትሮኒክስ ኤሌክትሮኒክስ ኤሌክትሮኒክስ ኤሌክትሮኒክስ ኤሌክትሮኒክስ ኤሌክትሮኒክስ ኤሌክትሮኒክስ ኤሌክትሮኒክስ ኤሌክትሮኒክስ ኤሌክትሮኒክስ ኤሌክትሮኒክስ ኤሌክትሮኒክስ ኤሌክትሮኒክስ ኤሌክትሮኒክስ ኤሌክትሮኒክስ ኤሌክትሮኒክስ. የ C2S-Scale ቡድን ጥቁር መውሰድ የጽሑፍ ስሜት መውሰድ ነበር. ሞዴል ወደ ውሂብ ጋር ተስማሚ ለማሻሻል helyett, እነዚህ ውሂብ ወደ ሞዴል ጋር ተስማሚ ለማሻሻል. ሞዴል ወደ ውሂብ ጋር ተስማሚ ለማሻሻል helyett, እነዚህ ውሂብ ወደ ሞዴል ጋር ተስማሚ ለማሻሻል. The Architectural Masterstroke: በ Cell2Sentence የ Cell2Sentence (C2S) ቅርንጫፍ ጥንካሬው በቂ ቀላልነት ነው. እነሱም አንድ አንድ አነስተኛ ኬብል ውስጥ የኮንክሪት, የኮንክሪት ኬብል አጠቃቀም ፕሮፌሰል ያውቃሉ እና በኮንክሪት ቅርንጫፍ ቀላል ቅርንጫፍ ይፈጥራል. እያንዳንዱ ጄን በሲል ውስጥ በፈጠራ ደረጃ ላይ ይመዝገቡ, ከዚያም ከላይ-K ጄንዎች ስምዎን ይመዝገቡ. የኮሌክትሮኒክ ክብደት እንደ: ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ ከባድ አንድ ቀላል, ሰው-የተታወቅ የሲል ቅናሽ ይሆናል: የ GeneB GeneC GeneA ... ይህ የቴክኒካዊ ውሂብ አንድ ውሂብ ነው. በዚህ አንድ ጓደኛ ጋር, እነርሱ: ለጥፍ መዋቅር አጠቃቀም ፍላጎት መቁረጥ: እነርሱም አሁን እንደ Gemma ወይም Llama እንደ አንድ መደበኛ, ከባድ Transformer መዋቅር ወደ በቀጥታ በዚህ የቢዮሎጂያዊ ቋንቋ ማምረት ይችላሉ. የኮርፒውተር ኮርፒውተር የኮርፒውተር ኮርፒውተር የኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር የኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒውተር ኮርፒው የ True Vibe Encoding for Biology (የአንድ ሞዴል ብቻ ነገር ያካትታሉ) (የአንድ ሞዴል ብቻ ነገር ያካትታሉ) (የአንድ ሞዴል) (የአንድ ሞዴል) (የአንድ ሞዴል) (የአንድ ሞዴል) (የአንድ ሞዴል) (የአንድ ሞዴል) (የአንድ ሞዴል) (የአንድ ሞዴል) (የአንድ ሞዴል) (የአንድ ሞዴል) (የአንድ ሞዴል) (አንድ ሞዴል) (አንድ ሞዴል) (አንድ ሞዴል) (አንድ ሞዴል) (አንድ ሞዴል) (አንድ ሞዴል) (አንድ ሞዴል) (አንድ ሞዴል) (አንድ ሞዴል) (አንድ ሞዴል) The Payoff: የኢንዱስትሪ የሳይንስ ልምድ ይህ ፈጣን መዋቅር የኮምፒውተር መተግበሪያን ያካትታል. የኮምፒውተር ቡድን የኮምፒውተር መድሃኒት ለማግኘት የኮምፒውተር መድሃኒት ለማግኘት የኮምፒውተር መተግበሪያዎችን ለመፍጠር የኮምፒውተር የኮምፒውተር መድሃኒት መድሃኒት ማግኘት ይችላሉ. ይህ አንድ ቀላል database ጥያቄ አይደለም. ይህ አንድ ሞዴል አንድ ልዩ መድሃኒት, silmitasertib, ይህ ውጤት ያደርጋል, ነገር ግን በይነገጽ interferon signalling ውስጥ. የሲሊኮ ብቻ እነርሱ ይህ የሞባይል, የ AI-generated hypothesis ወደ እውነተኛ የሞባይል ኮርፖሬሽኖች መውሰድ, የፊክሲክ ሙከራዎች, እና proved it was correct. ይህ አዲስ ፓርዳሚም ነው. የ AI በፈጠራ ውሂብ ውስጥ ብቻ መልስ ማግኘት አይችልም. ይህ የቢዮሎጂያዊ ቋንቋ እና የአካባቢው ቋንቋ ጥንካሬን ለመፍጠር አዲስ, የማይታወቁ, እና በመጨረሻም የኮምፒዩተር መሳሪያዎች እና የኮምፒዩተር መሳሪያዎች (ኮምፒዩተር መሳሪያዎች) እውነተኛ ይህ መዋቅር ባለሙያዎች የሚፈልጉት ነገር የ C2S-Scale ጽሑፍ የከፍተኛ ውጤታማ AI ስርዓቶች ለመፍጠር እንዴት ነው, የገንዘብ ከ መላኪያ ወደ በማምረት ከ, ማንኛውም የኮምፒውተር አጠቃቀም, ምንም የኮምፒውተር አጠቃቀም. የእርስዎን ውሂብ መተግበሪያ መጀመር. በጣም አስፈላጊ ሥራ አሁን ብጁ የኒውሮል አውታረ መረብ ንድፍ ላይ አይሆንም. የእርስዎን ልዩ መኖሪያ ቤት ለ Data-to-Sentence አጠቃቀም ለማግኘት አስቸጋሪ, የቴክኒካዊ ሥራ ነው. የእርስዎን አቅርቦት ቻይና ቋንቋ ምን ነው? የእርስዎ የገንዘብ ውሂብ ግምገማ ምን ነው? የ Multimodality አንድ መስፈርቶች ነው, ምንም ባህሪያት አይደለም. እውነተኛ ኃይል በኮምፒውተር ቅርጾች እና የፕሮግራም ቅርጾች ጋር ተኳሃኝ ጊዜ ይቀላቀሉ. የእርስዎ AI ስርዓቶች ብቻ የእርስዎን የተመሠረተ ውሂብ ላይ ብቻ አይደለም, ነገር ግን ያካትታሉ የአካባቢው የአካባቢው እውቀት ላይ የተመሠረተ መሆን አለበት - የሙከራ መለያዎች, የ support tickets, የstrategy memos. የ Goal አንድ Hypothesis Generator, Not an Answer Machine ነው. የዓለም ታዋቂ የ AI ስርዓቶች በአሁኑ ጊዜ የሚታወቀው ነገር መልስ ሊሆን አይችልም. እነርሱ የ C2S-Scale እንደ የሚቻለው ነገርን መስፈርቶችን ለመፍጠር አዲስ, ተሞክሮ ተሞክሮዎችን ለመፍጠር ሊሆን ይችላል. እባክዎን ለመፍጠር: አንድ Data-to-Sentence ለምሳሌ ይህ ሁሉ በአብዛኛው ስሜት ነው, ስለዚህ እያንዳንዱ ስሜት ያደርጋል. እዚህ በ "Data-to-Sentence" ኮምፒዩት አንድ በጣም ቀላል የፓይቶን ምሳሌ ነው, አንድ የተለያዩ የዶሜን ላይ ይጠቀማል: server log analysis. እርስዎ የተመሠረተ መግቢያ ውሂብ አግኝቷል. እርስዎ መግቢያ ውሂብ እንደ JSON እንደ አንድ የ AI መግቢያ አግኝቷል helyett, እርስዎ መግቢያ ውሂብ ወደ "የግቢያ ውሂብ" መተግበሪያ መተግበሪያ ሊሆን ይችላል. import json def server_log_to_sentence(log_entry: dict) -> str: """ Translates a structured server log dictionary into a human-readable "log sentence". The "grammar" of our sentence is a fixed order of importance: status -> method -> path -> latency -> user_agent """ # Define the order of importance for our "grammar" grammar_order = ['status', 'method', 'path', 'latency_ms', 'user_agent'] sentence_parts = [] for key in grammar_order: value = log_entry.get(key) if value is not None: # We don't just append the value; we give it a semantic prefix # This helps the LLM understand the meaning of each part. sentence_parts.append(f"{key.upper()}_{value}") return " ".join(sentence_parts) def create_multimodal_prompt(log_sentence: str, human_context: str) -> str: """ Combines the machine-generated "log sentence" with human-provided context to create a rich, multimodal prompt for an LLM. """ prompt = f""" Analyze the following server request. **Human Context:** "{human_context}" **Log Sentence:** "{log_sentence}" Based on both the human context and the log sentence, what is the likely user intent and should we be concerned? """ return prompt # --- Main Execution --- if __name__ == "__main__": # 1. Our raw, structured data (e.g., from a database or log file) raw_log = { "timestamp": "2025-10-26T10:00:05Z", "method": "GET", "path": "/api/v1/user/settings", "status": 403, "latency_ms": 150, "user_agent": "Python-requests/2.25.1" } # 2. Translate the data into the new "language" log_sentence = server_log_to_sentence(raw_log) print("--- Original Structured Data ---") print(json.dumps(raw_log, indent=2)) print("\n--- Translated 'Log Sentence' ---") print(log_sentence) # 3. Combine with human context for a multimodal prompt human_context = "We've been seeing a series of failed API calls from a script, not a browser." final_prompt = create_multimodal_prompt(log_sentence, human_context) print("\n--- Final Multimodal Prompt for LLM ---") print(final_prompt) # Now, this final_prompt can be sent to any standard LLM for deep analysis. # The LLM can now reason about both the structured log data (as a sentence) # and the unstructured human observation, simultaneously. ይህ ቀላል ስክሪት የኮር መሐንዲት ሞዴል ያስተዋውቃል. የ Data-to-Sentence transformation የኩባንያ ነው. የተመሠረተ ውሂብ እና በጣም ጠንካራ የ AI ሞዴሎች የሚታወቀው ቋንቋ ላይ ያስተዋውቃል, multimodal ግምገማ አዲስ ዓለም ለመፍጠር. ማንኛውም
