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十年突破百年科研進展!Claude要做超人研究助手,宣布多項升級

IP屬地 中國·北京 智東西 時間:2025-10-21 14:14:50


智東西
作者 陳駿達
編輯 云鵬

智東西10月21日報道,今天,Anthropic宣布了一系列針對其AI模型Claude的改進措施,核心目標是提升Claude在生命科學領域的應用能力,從而加速科學進步。最終,Anthropic希望將生命科學的研發速度加快一個數量級,實現“100年的科學進展,在10年內完成”的目標。

與此同時,Anthropic生命科學研究部門的兩位高管Jonah Cool和Eric Kauderer-Abrams在今日發布的播客中,詳解了Anthropic對AI應用于生命科學研究的愿景。未來,該公司希望將Claude提升至“超人研究助手”的水平,協助科學家完成科研各個階段的任務。


今天,Anthropic還宣布推出AI編程工具Claude Code的網頁版,用戶可通過瀏覽器直接委托編程任務,無需依賴本地終端環境,支持云端并行開發、實時進度追蹤及安全沙盒運行。這也進一步降低了Claude Code的使用門檻,或許能造福更多非編程用戶。


值得一提的是,爆火的Claude Code已突破編程范疇,作為一個“通用智能體”在生命科學領域獲得廣泛采用。

Anthropic稱,Claude Code可被直接用于起草論文、高效完成文獻綜述、以及智能管理研究項目,讓原本耗時且繁瑣的流程,變得更為輕松。

此前,科學家及制藥公司等機構多將Claude用于代碼編寫、論文總結或銷售支持等單一任務。Anthropic希望讓Claude能夠支持生命科學領域從早期研究、轉化到商業化的全流程,成為研究人員、臨床協調員和法規事務經理等專業人員的得力助手。

為達成這一目標,Anthropic首先提升了其核心模型的底層能力。據其公布的數據,最新一代模型Claude Sonnet 4.5在多項生命科學基準測試中表現突出,這也是其首款經過系統科學訓練的模型。

在評估實驗室方案理解與應用能力的Protocol QA測試中,Claude Sonnet 4.5得分為0.83,超越了0.79的人類基線分數,也優于前代Claude Sonnet 4的0.74。在生物信息學任務評估BixBench上,新模型相比前代亦有顯著提升。

在功能層面,Anthropic正通過三大方向增強Claude的科學實用性:新增科學平臺連接器、引入“智能體技能”以及提供生命科學專用的提示詞庫和專業支持。

集成科學工具生態

Anthropic新推出的一系列連接器旨在讓Claude能夠直接訪問并操作專業科學工具與數據庫,從而更深入地融入科研工作流。這些連接器種類多樣,基本覆蓋了當前主流的科學工具和數據庫(見下表)。

有了這些連接器后,Claude可以提供有據可查的科學問答,繪制合規的科研圖表,并進行數據分析類任務。


這些科學專用連接器將與現有的通用工具(如Google Workspace、Microsoft系列產品)以及數據分析平臺(如Databricks、Snowflake)形成互補。

引入“技能”以實現標準化操作

Anthropic近期發布的“智能體技能”功能也被定位為科學應用的關鍵。技能是包含指令、腳本和資源的預設包,能使Claude在執行特定任務時遵循既定方案,保證操作的一致性和可預測性。

該公司正在開發首批科學技能,例如基于scverse最佳實踐的“single-cell-rna-qc”技能,用于對單細胞RNA測序數據進行自動化質量控制和過濾。同時,Anthropic也鼓勵科學家根據自身需求構建自定義技能。


▲Claude對單細胞RNA序列數據進行質量控制

提供專用提示詞庫

據Anthropic介紹,增強后的Claude現可支持多種生命科學任務。包括進行文獻綜述、提出可檢驗的假設等基礎研究工作,也可借助Benchling連接器,起草研究方案、標準操作程序等文件,生成研究方案。

Claude還可完成更為復雜的任務,例如在Claude Code中處理分析基因組數據,并以多種格式呈現結果,或是協助起草、審閱監管提交文件,并匯編合規數據。

為幫助用戶快速上手,Anthropic正在創建針對上述任務的專用提示詞庫。

Anthropic透露,已有眾多現有客戶和合作伙伴將Claude應用于現實世界的科學任務中。此外,該公司通過“AI for Science”計劃為從事高影響力科研項目的領先實驗室提供免費的API積分支持,旨在促進前沿探索并識別Claude的新應用場景。

結語:繼編程之后,Claude入局生命科學賽道

繼編程之后,Anthropic又進入了生命科學這一垂直領域。Claude正通過專業化、工具化的升級,展現出AI在垂直領域深度融合的巨大潛力。

此前,生命科學已經成為科學智能(AI for Science)的重要研究方向,但此前的AI工具更多關注于某一具體的環節。當大模型能夠理解實驗協議、操作專業平臺、遵循科研規范,它就有望超越純粹的輔助工具,成為真正意義上的科研“同事”。


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