ახალი სტატიაში 27 მილიარდი პარამეტრების მოდელი არ არის მხოლოდ ბიოლოგიის შესახებ. ეს არის მონაცემთა ინჟინერიზაცია და blueprint for future of applied AI. თუ თქვენ გაქვთ AI ინჟინერი, თქვენ უნდა შეწყვიტოს, რაც თქვენ გაქვთ და წაიკითხეთ ახალი Yale- ის და Google- ის თანამშრომლობა. C2S-Scale პროგნოზი ამჟამად, ეს არის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანია არქიტექტურ manifestos გამოყენებული AI მე ვხედავთ წლის განმავლობაში. გუნდი აშენდა 27B პარამეტრი მოდელი, რომელიც არ არის მხოლოდ ანალიზი ბიოლოგიური მონაცემები – იგი აშენდა პოტენციური კუნთების მკურნალობა. novel, wet-lab-validated scientific discovery როგორც მწარმოებელი, მე ნაკლებად დაინტერესებული ვარ კონკრეტული ნარკოტიკაში, რომელიც მათ შეხვდა, და უფრო შეუზღუდავი ვარ მათი მეთოდგია არის სასწავლო წიგნი, რომელიც ყველა AI არქიტექტორი და ინჟინერი უნდა იცოდეთ. როგორ ძირითადი პრობლემა: AI მოდელები უყვართ ფურცელი ძირითადი გამოწვევა გამოყენების LLMs სამეცნიერო ან საწარმოის მონაცემები არის, რომ ეს მოდელები სასწავლოა ენაზე, მაგრამ ჩვენი მონაცემები ცხოვრობენ ფურცელი, მონაცემთა ბაზები, და დიდი, მაღალი ზომის შეზღუდვები. ცდილობენ მიიღოთ LLM გაცნობიეროს ნედლეული scRNA-seq გენ ექსპრესიის მატრიკას არის ქმარი. წლების განმავლობაში სტანდარტული ხელმისაწვდომობა იყო შექმნა საბაჟო, საბაჟო არქიტექტურა მეცნიერება - AI, რომელიც ცდილობს შეუწყოს ზოგიერთი ბუნებრივი ენის შესაძლებლობები მოდელი განკუთვნილია ნომერი მონაცემები. ეს არის მგრძნობიარე, ღირებულება, და თქვენ დაკარგავთ მაქსიმალური გაფართოების წესები და სწრაფი ინოვაციები mainstream LLM ekosystem. C2S-Scale- ის გუნდი ფანტასტიკური მიმოხილვა იყო, რომ პრობლემა თავზე. ვიდრე მოდელის შეცვლა, რათა შეესაბამება მონაცემები, ისინი შეცვლა მონაცემები, რათა შეესაბამება მოდელი. ვიდრე მოდელის შეცვლა, რათა შეესაბამება მონაცემები, ისინი შეცვლა მონაცემები, რათა შეესაბამება მოდელი. The Architectural Masterstroke: Cell2Sentence- ის გამოქვეყნება Cell2Sentence (C2S) Framework- ის გენეზი არის მისი თითქმის absurd simplicity. ისინი მიიღებენ კომპლექსური, ნომერალური გენე ექსპრესიის პროფიგურზე ერთი ცილი და გადარჩენა იგი მარტივი ტექსტის string. როგორ? ისინი განიხილებენ თითოეულ გენში ცილის ექსპრესიის დონეზე და შემდეგ უბრალოდ დააწკაპუნეთ ყველაზე კ-გენების სახელით. ბიოლოგიური სტრუქტურა, როგორიცაა: იღებს მარტივი, ადამიანური წერილი: GeneB GeneC GeneA ... ეს არის ინჟინრირებული მონაცემთა ინჟინრირება. ამ ერთი ნაბიჯით, ისინი: შეამციროს საჭიროება საბაჟო არქიტექტურა: ისინი ახლა შეუძლიათ გადაიხადოს ეს ბიოლოგიური ენა პირდაპირი სტანდარტული, off-the-shelf Transformer არქიტექტურა, როგორიცაა Gemma ან Llama. ისინი მიიღოს riding ზედაპირზე მთელი LLM კვლევის საზოგადოება უფასოდ. გათავისუფლებული Multimodality: მათი სასწავლო corpus არ იყო მხოლოდ ცილის სიტყვები. ისინი ახლა შეუძლიათ შეუზღუდავი ფაქტობრივი abstracts სამეცნიერო დოკუმენტები, სადაც მონაცემები წყაროა. მოდელი გაიგო, რომ შეესაბამება ენის ცილის ენის მეცნიერების ენის ერთი, ერთობლივი სასწავლო run. დაეხმარება True Vibe Coding for Biology: საბოლოო მოდელი არ არის მხოლოდ კლასიკური რამ. ეს შეიძლება მიიღოს მოთხოვნა, როგორიცაა, გენერირება pancreatic CD8 + T ცილის, და იგი აწარმოებს ახალი, სინთეტიკური ცილის სიტყვას, რომელიც იპოვებს გენის ექსპრესიის ცილის, რომელიც არ იყო. The Payoff: ინდუსტრიულზაცია მეცნიერების აღმოჩენა ეს ლამაზი არქიტექტურა არის ის, რაც საშუალებას გაძლევთ ტექსტის კარიერის პროგრამა. გუნდი აწარმოებს ვირტუალური ეკრანზე, რათა იპოვოთ ნარკოტიკას, რომელიც შეიძლება გაუმჯობესოს ქსოვილის სხეულის მიმოხილვა ინტელექტუალური სისტემაში. ეს არ იყო მარტივი მონაცემთა კითხვები. ეს იყო მოდელი პროგნოზია, რომ კონკრეტული ნარკოტიკების, silmitasertib, იქნება ამ ეფექტი, მაგრამ Interferon შეტყობინება. სლიკური მხოლოდ ისინი ამ ახალი, AI-გვერდებული ჰიპეზიას რეალური მშრალი ლაბორატორიაში მიიღეს, ფიზიკური ექსპერიმენტებს გაკეთდა და proved it was correct. ეს არის ახალი პარამეტრი. AI არ იპოვს პასუხი მხოლოდ მისი ტრენინგი მონაცემებს. იგი სინთეზირებული მისი ცოდნა ორივე ბიოლოგიური ენაზე და ადამიანის ენაზე, რათა წარმოადგინოს ახალი, არა გამოჩენა, და საბოლოოდ ეს არის სისტემა სამრეწველო serendipity. რეალური რა ნიშნავს სამშენებლო C2S-Scale პრაქტიკა არის ფართო მიმოხილვა, თუ როგორ უნდა შექმნას მაღალი ეფექტურობის AI სისტემები ნებისმიერ კომპლექსური, არა ტექსტალური დონეზე, ფინანსთა, ლოგიტიკის და წარმოებისგან. შეჩერეთ მოდელი. დაიწყეთ თქვენი მონაცემების ტრანსპორტირება. ყველაზე მნიშვნელოვანი მუშაობა არ არის მორგებული ნერვული ქსელის დიზაინი. ეს არის შექმნილია, სტრატეგიული მუშაობა, რათა იპოვოთ მონაცემთა-სასვლელი რეპუტაცია თქვენი კონკრეტული დონეზე. რა არის თქვენი მიწოდების ქსელის ენა? რა არის თქვენი ფინანსური მონაცემების გრაფიკა? მულტმომდობა არის მოთხოვნა, არა ფუნქცია. რეალური ძალა დახურული იყო, როდესაც მათ შეუერთდა კლიენტების სიტყვები ქაღალდის abstracts. თქვენი AI სისტემები უნდა იყოს ტრენინგი არა მხოლოდ თქვენი სტრუქტურული მონაცემები, არამედ არ სტრუქტურული ადამიანის ცოდნა, რომელიც მას გარშემო – შენარჩუნების ლოგები, მხარდაჭერა ბილეთები, სტრატეგიის ნომრები. Goal არის Hypothesis Generator, არა Answer Machine. ყველაზე ღირებულ AI სისტემები მომავალში არ იქნება მათ, ვინც შეუძლია პასუხი, რაც უკვე ცნობილია. ისინი იქნება მათ, ვინც შეუძლია, როგორიცაა C2S-Scale, შექმნათ ახალი, ტესტირება შესაძლებელი ჰოპტოზიები, რომელიც გააუმჯობესებს ხარისხი, რაც შესაძლებელია. Let's Build It: Data-to-Sentence მაგალითია ეს ყველაფერი ხედავს არქიტექტური, ასე რომ, გააკეთეთ ეს კონკრეტული. აქ არის super-გამცირებული Python მაგალითია "Data-to-Sentence" კონცეფცია, გამოიყენება განსხვავებული დონეზე: server log analysis. ვფიქრობთ, რომ თქვენ გაქვთ სტრუქტურული ლოგის მონაცემები. ვიდრე ის, რომ ეს იძლევა AI როგორც ნედლეული JSON, ჩვენ შეგვიძლია გადაიხადოს "ლოგის სიტყვას". 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. ეს მარტივი სკრინშოტი აჩვენებს ძირითადი არქიტექტურული ნიმუში. მონაცემთა-სასვლელი ტრანსპორტირება არის ძირითადი. ეს საშუალებას გაძლევთ მიიღოთ სტრუქტურული მონაცემები და ნაჩვენებია ყველაზე ძლიერი AI მოდულების მშობლიურ ენაზე, რომელიც იღებს ახალი მსოფლიოს multimodal განიხილება. ნებისმიერი
