这几天我一直在关注最新的AI动态，结果让我熬夜了——不是因为写代码，而是因为被DeepMind的新成果彻底震撼了。

如果你还记得2021年的AlphaFold，那个用AI预测蛋白质结构的突破性项目，那么你现在应该坐稳了。因为DeepMind刚刚在《Nature》上发表了一篇论文，带来了AlphaGenome——一个能够一次性读取并理解100万个DNA字母的AI模型。

为什么这事儿这么重要？让我用大白话跟你聊聊。

首先，我们的DNA有多长？如果你把一个人的所有DNA拉直，大约有30亿个碱基对。而在此之前，AI模型能"一眼看完"的DNA片段，大概也就几千到几万个碱基对。这就像你读文章，只能一次读两三个字，怎么可能理解整本书在讲什么？

AlphaGenome做到了什么？它能一次性"读完"100万个碱基对，而且不是傻傻地记下来，而是真正理解这些序列之间的调控关系。这在学术界叫"兆碱级上下文窗口"——听起来很技术，但本质上就是AI终于有了"读长篇"的能力。

更关键的是，人类DNA中大约只有1.5%是编码蛋白质的，剩下的98.5%曾经被叫做"垃圾DNA"。但后来科学家发现，这些非编码区域其实藏着大量的基因调控信息，就像交响乐的总谱，虽然不直接发出声音，但指挥着整场演出。这些区域太复杂了，传统方法根本搞不清楚它们在干什么，所以又被称为DNA的"暗物质"。

现在AlphaGenome来了，它专门就是来破解这个谜题的。

我看了《Nature》上的原文，研究团队在大量分子数据上训练了这个模型，让它能够预测DNA变异如何影响基因表达。举个具体的例子：某个非编码区域出现了一个字母的突变，可能就会导致某个基因异常活跃，从而引发某种罕见病。AlphaGenome就能告诉你：这个突变到底在哪些基因上踩了油门、在哪些基因上踩了刹车。

这件事对医学的意义，说实话，我想想都觉得激动。

你知道现在有多少罕见病？大约7000种，但其中只有5%有获批的治疗方法。很多患者的病因根本找不到，因为问题可能藏在那些"暗物质"区域，医生和科学家根本不知道该往哪看。如果AlphaGenome能帮我们快速锁定致病突变，那意味着数以百万计的家庭可能有救了。

而且，这还只是开始。当AI能理解基因调控的网络，下一步可能就是反向操作——设计出能够精确调控基因表达的方案。这已经不是科幻了，虽然还有很长的路要走。

还有一个细节我觉得特别值得一提：DeepMind这次把AlphaGenome的源代码和模型权重都开源了，供科学界非商业使用。在这个AI巨头都在疯狂圈地、护城河越挖越深的时代，这种开放的姿态真的很难得。我记得之前AlphaFold也是如此，结果全世界的研究者基于它做出了数不清的后续发现。

说到这儿，我忍不住要感慨几句。

回看过去这几年，AI领域真是发生了天翻地覆的变化。2025年大家都在聊AI怎么改变软件开发，那时候GitHub Copilot之类的工具彻底颠覆了程序员的日常工作。而到了2026年，很明显，AI的战场已经转移到了科学研究领域——OpenAI前两天刚发布了Prism，一个给科学家用的AI工作台；微软推出了Maia 200推理芯片；现在DeepMind又带来了AlphaGenome。

这波趋势很清晰：AI不再是通用的聊天机器人或者写代码助手，而是开始深入各个垂直领域，真正解决那些人类想了几个世纪都没想明白的问题。

当然，作为科技博主，我也得提醒一句：AlphaGenome再厉害，也只是预测模型，最终还是要靠湿实验验证。而且，基因编辑涉及伦理问题，我们在技术狂奔的同时，也得时刻保持清醒。科学进步很快，但人文思考不能落下。

总的来说，2026年才刚开始，AI科学领域就炸出了这么一个大雷。按照这个节奏，我真心觉得今年可能是AI在生命科学领域大爆发的一年。如果你对生物学、医学或者纯粹是好奇，这一波浪潮绝对值得你持续关注。

好了，今天就聊到这儿。我对AlphaGenome还会继续跟进，等有了更多应用案例再跟大家详细分享。如果你对这个话题有什么想法，欢迎在评论区留言——对了，如果你是生物信息学的研究者，或者你身边有受罕见病困扰的朋友，也欢迎私信跟我聊聊，我很愿意尽我所能帮你了解这个新工具。

DeepMind再出大招：AlphaGenome能读懂100万个DNA字母，人类基因密码终于被AI完全破解了？

# 中国AI的「Nature时刻」：智源Emu3用最朴素的方式，做到了最酷的事情

今天一睁眼，就被朋友圈刷屏了——智源研究院的多模态大模型「悟界·Emu3」登上了《Nature》正刊。

说实话，看到这个消息的时候，我愣了一下。不是因为不敢信，而是突然想起三年前大家还在讨论「中国什么时候能有自己的GPT」，而现在，我们已经不仅有了自己的模型，还用一种极其优雅的方式，在人工智能的皇冠期刊上留下了浓墨重彩的一笔。

## 为什么说这是「Nature时刻」？

先说说为什么登《Nature》这么重要。

《Nature》是什么级别的期刊？这么说吧，如果你是科研人员，能在《Nature》上发表一篇论文，基本上等同于拿到了学术界的「终身成就卡」。它平均录用率只有8%，而且只接受那些「要么突破性极大，要么颠覆性极强」的研究。

更关键的是，这是**中国科研机构主导的大模型成果，首次在《Nature》正刊发表**。

不是子刊，不是合作发表，是正刊，而且是主导。

这个「第一次」，等了很久。

## Emu3做了什么？

OK，那Emu3到底牛在哪里？

论文的标题就已经剧透了一切：*Multimodal learning with next-token prediction for large multimodal models*（通过预测下一个词元进行多模态学习的多模态大模型）。

简单说，Emu3证明了：**只用「预测下一个词元」这一个核心机制，就能搞定文本、图像、视频三种模态的统一学习和生成。**

这听起来好像很玄？我换个说法。

以前的多模态模型，通常需要不同的架构来处理不同的任务——比如图像用卷积网络，文本用Transformer，视频又要搞一套专门的编解码器。这就像是给每种食材准备不同的刀具，虽然精细，但很麻烦。

而Emu3的做法就像是直接拿了一把瑞士军刀，什么都能搞定。

它把所有的数据——文本、图像、视频——都tokenized（词元化），然后用统一的「下一个词元预测」目标函数进行训练。就像我们学语言一样，不管是读、说、写，本质上都是在「预测下一个应该出现什么」。

## 为什么这个发现如此重要？

我采访过不少AI研究者，他们对Emu3的评价出奇一致：「简单到让人震惊，但有效到让人服气。」

### 第一，它证明了「大道至简」

在AI领域，我们经常看到各种花里胡哨的架构设计，看起来很复杂，仿佛复杂=先进。但Emu3的研究告诉我们：**最简单的原则，往往蕴含着最强大的力量。**

自回归（Auto-regressive）这个概念，从GPT-1开始就没有变过。Emu3的贡献在于，它把这个思想从文本推广到了多模态，而且效果还特别好。

### 第二，它统一了生成式AI的路线

之前业界一直在争论：多模态到底该走Diffusion（扩散模型）路线，还是走Autoregressive（自回归）路线？

Diffusion在图像生成上表现惊艳，Autoregressive在文本生成上独占鳌头。大家各说各话，谁也说服不了谁。

Emu3用事实说话：**只要模型够大、数据够多、训练够好，自回归路线也能在多模态上达到世界级水平。**

### 第三，它降低了多模态的研究门槛

如果多模态可以用统一的方法来处理，那未来的研究者就不需要同时精通NLP、CV和视频编码了。一套框架，多种应用，这对于整个AI领域的创新效率提升，是指数级的。

## Emu3的性能到底如何？

我知道很多读者是「效果党」——说这么多，那Emu3到底能不能打？

从《Nature》的编辑点评来看，Emu3在生成和感知任务上的性能，「可与使用专用架构的模型相媲美」。

翻译一下就是：**不输任何专业模型。**

具体来说，Emu3在文本生成上达到SOTA水平，在图像生成上媲美Diffusion模型，在视频生成上也不逊色于专业视频模型。关键是，它是用一套架构实现的。

我看过一些Emu3的生成案例——照片级逼真的图像、流畅连贯的视频、逻辑清晰的文本，确实让人眼前一亮。更厉害的是，由于是统一训练，Emu3在跨模态理解上表现尤其出色，比如用自然语言描述一个复杂场景，它能够准确地生成对应的图像或视频。

## 产业界会如何看待这个突破？

作为一个长期关注AI产业的观察者，我不得不说，Emu3的发布对产业界的影响可能比学术界更大。

为什么？因为**统一架构意味着成本降低、效率提升**。

想象一下，如果一家公司想要开发一个全能的AI助手，以前可能需要训练三套模型——一个处理文本，一个处理图像，一个处理视频。现在？一套Emu3全搞定。

这意味着更少的算力消耗、更低的维护成本、更快的迭代速度。对于企业来说，这些都是实打实的竞争力。

我甚至可以预言，Emu3这种「统一多模态」的思路，很可能会成为未来两三年各大公司追逐的新方向。谁先落地，谁就可能在下一代AI产品竞争中占据先机。

## 一些冷思考

当然，作为一个负责任的科技博主，我也要泼一点冷水。

Emu3的成功，并不意味着Diffusion路线就「完了」。实际上，Diffusion在图像生成的可控性上仍然有优势，一些商业应用场景可能更倾向于Diffusion。

而且，Emu3目前还处于研究阶段，距离大规模商业化部署还有很长的路要走。算力成本、推理延迟、安全可控性，这些都是产业落地时必须解决的难题。

更现实一点说，Nature论文发表只是开始。真正的考验在于：**智源能否将这个技术优势转化为产业优势？中国能否在全球AI竞争中保持这种创新势头？**

这些问题，可能比一篇Nature论文更值得我们关注。

## 写在最后

2018年，GPT的出现开启了生成式AI的时代。

2026年，智源Emu3的Nature发表，标志着中国AI在基础研究层面已经能够与世界顶尖水平同台竞技。

从跟随到并跑，这是一个重要的里程碑。但我也清醒地知道，这只是一个开始。AI这条赛道，从来就没有终点。

作为一名科技博主，我感到兴奋；作为一个中国人，我感到骄傲。

但更重要的是，我对未来充满期待。

因为最好的AI时代，可能才刚刚开始。

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