十亿下载的开源奇迹

首次突破10亿大关的成绩, 是谷歌Gemma开源模型的下载量达成的。这款在2024年2月上线的AI模型, 从诞生开始计算, 一直到达成此项成绩, 一共耗费了两年半的时间。

在过去的两年时间当中, Gemma的增长曲线呈现出愈发陡峭的态势。起始于2025年3月时有着1亿的下载量, 到该年年底达到了3亿，其后直至2026年4月又增长到4亿, 此一数字处于持续不断加速攀升的状况。

被改造的十万种可能

分布于全球各地的开发者, 以Gemma为基础, 创新性地「爆改」出了约10万个有着不同特点的衍生变体, 这些变体一方面通过特定方式被送上了已经处于运行阶段的NASA卫星使其能在特定轨道持续运行, 另一方面也被接入了数量超过一亿人之多的手机设备。

没想到意想之外的是, Gemma居然也被送进了太空, 这可是有史以来头一遭让大模型在太空里的高性能GPU上顺利运行着, 还朝着地球发出了第一条信息。

让癌细胞现身的新策略

面临长期难题的癌症免疫治疗, 存在着冷肿瘤这种情况, 这些肿瘤不会向免疫系统去展示异常信号, 致使免疫细胞没办法识别进而攻击它们。

由谷歌以及耶鲁大学团队所开发的C2S – Scale模型, 是专门去寻觅那种能够于特定情形之下将微弱信号予以放大的药物。该种药物自身并不承担拉警报的职责, 然而却能够对环境当中已然存在的微弱警报声进行放大。

细胞变身一句话的创意

C2S-Scale具有创新性的地方在于, 会把单细胞测序数据转化为一句话, 研究人员会将基因名依据活跃程度来排序, 从活跃度最高的排到活跃度最低的, 最后再串成一串文本。

按照这样的方式进行处理以后, 语言模型便能够直接去读取细胞数据。该模型还可以同时吸收论文摘要以及细胞元数据, 在同一个框架之中对不同类型的信息予以处理。

虚拟筛选验证突破

团队构思出了双上下文虚拟筛选办法, 致使模型于两个平行的世界之中开展实验, 世界A存在着微弱的干扰素信号, 世界B全然不存在。

模型于4000多种药物里进行筛选, 最终将一种CK2激酶抑制剂锁定。有意思的是, 仅有10%到30%的候选药物于文献中存有记载, 其余七成以上属于全新的发掘。

有活细胞实验予以证实, 当两种药物联合使用的时候, 抗原呈递能力提升了大约50%, 然而单独去使用其中任何一种药物, 都不会产生明显的效果。

融入每一台设备的未来

Gemma所采取的开源途径, 与闭源的旗舰模型构成了显著的反差, 它更为着重轻量化以及本地部署的能力, 使得普通的开发者也能够在自身的设备上进行运行。

紧接着Gemma生态库正式上线之后, 社区内部经微调的模型、教程以及工具被集中收纳整理。人工智能正以不声不响的态势融入硬件领域, 进而改变人们运用技术的具体方式。

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