近期，meta创始人扎克伯格在人工智能领域的人才争夺战备受关注，而与此同时，其妻子普莉希拉·陈（Priscilla Chan）与其共同创立的陈・扎克伯格倡议（CZI）在AI大模型方向取得了显著突破，发布了名为rBio的生物学推理模型。这一成果不仅体现了CZI在科技与慈善交叉领域的持续探索，也突显了以模拟驱动的方法在复杂科学问题中的创新价值。
rBio是一个基于预训练大模型、并通过强化学习进一步优化的生物学专用推理系统。其核心创新在于利用“虚拟细胞”（Virtual Cell）这一计算生物学工具作为模拟环境，替代传统依赖实验数据训练的方式。虚拟细胞通过数学模型对真实细胞的结构、功能与行为进行高保真模拟，为rBio提供了可扩展、可控制的训练来源。在这一框架下，模型从虚拟细胞中提取信息，并将其蒸馏为统一的自然语言表示，从而支持用户以对话形式对复杂生物学问题展开多步推理。
该方法的重要优势在于其摆脱了对“非对即错”的硬标签的依赖，转而以模型输出的一致性作为反馈信号，使系统能够在生物学固有的不确定性中进行有效学习。rBio能够整合多个来源的生物学模型知识，实现跨尺度、跨任务的推理泛化，帮助研究人员在不直接依赖实验数据的情况下完成预测、解释甚至实验设计。
在技术路径上，rBio采用了一种称为“软验证”的机制，将生物学世界模型的能力蒸馏至语言模型中，从而构建出一个具备推理鲁棒性的系统。在PerturbQA基准测试中——该测试主要用于评估基因扰动效应的预测能力——rBio表现出优于现有先进模型的性能。更值得注意的是，即便在与训练数据不直接相关的任务上，rBio仍展现出优秀的泛化能力。例如，基于Transcriptformer模型生成的基因共现模拟数据进行训练后，rBio在面对未见过的扰动任务时仍能取得显著效果提升。
rBio还采用了思维链（Chain-of-Thought, CoT）推理策略，仅依靠模型自身生成的内容而不借助外部工具或检索机制，就在PerturbQA任务中达到了当前最先进水平，其表现甚至可与基于硬实验数据训练的模型相媲美。这说明该模型不仅在方法上具有创新性，在实际效能上也具备高度竞争力。
从更宏观的角度看，rBio代表了一种新型的AI训练范式：它通过合成数据与模拟环境相结合，构建出既具备领域适应性又拥有强大泛化能力的推理系统。这一路径尤其适合如生物学这样实验成本高、噪声大、标注困难的学科，也为AI在科学计算中的广泛应用提供了概念验证与实施蓝图。
值得补充的是，本研究的共同作者之一Donghui Li，作为北京大学本硕校友及剑桥大学博士，已在CZI工作八年。他的参与也反映出CZI在跨学科人才布局与长期科研投入上的连贯策略。
rBio不仅是一项技术成果，更是CZI在“科技向善”理念下的重要实践。它通过将虚拟细胞转化为AI的“生物学教师”，构建出无需真实实验数据即可进行高效推理的系统，既降低了生物AI研究的门槛，也为未来多学科交叉的AI应用奠定了方法论基础。
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