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BioMedGPT-1.6B是清华大学AIR生命科学团队研发的生物医药领域基础大模型，旨在处理药物性质预测、多模态任务等。项目源于对ChatGPT在NLP领域的应用启发，目标是为行业提供工具并促进科研。目前处于开源阶段，团队已聚集50人。尽管尚未达到AGI水平，但其通过整合不同模态信息学习关联知识，展现整体效果提升。未来团队计划扩大规模和模态种类以服务科研人员。在面对算力和数据需求时，项目保持乐观态度，并希望通过合作解决私有数据问题。团队对于潜在的行业竞争持开放态度，认为越多参与者将推动AI制药公司发展。

1. 百度与合作单位成功研发mRNA疫苗优化算法LinearDesign，利用自然语言处理简化序列设计难题。2. 2023年“五一”假期旅游行业复苏强劲，全国出游人数和收入均创历史新高。3. 三星禁止员工使用生成式AI工具以保护数据安全，苹果谷歌联合提议蓝牙位置跟踪行业规范。

基于生成式人工智能的工具，如ChatGPT和Bard，在学术研究中引发了关于AI代码价值和潜在争议的关注。尽管存在剽窃风险相对较小，AI生成的代码用于科学研究仍被忽视。Nature近期的一篇评论探讨了ChatGPT在科学编程中的应用潜力，实验表明它能完成高达90%的代码编写任务，特别是在生态学和复杂任务分解上。然而，其生成的代码可能需要精确指令和缩短任务长度以提高准确率，且需谨慎调试，因为并非所有生成内容都能执行。ChatGPT在检索数据源、提供模板代码及特定问题指导方面表现出色，但仍依赖传统数据源进行事实核查，并受限于训练数据的时间节点。极简版：ChatGPT在学术编程中展示了高效代码编写能力，但生成的代码需精确引导和测试，且依赖现有资源与传统方法以确保准确性。

ChatGPT通过对话展示了合成生物学作为多学科领域的应用，包括医药、农业、能源环境及制造等，改变日常并带来潜在风险，如伦理和社会监管问题。该领域的发展需要全面风险评估、透明度、责任以及国际合作的框架来确保负责任和道德发展。同时，文章提到了合成生物学的历史里程碑，自20世纪50年代以来，DNA技术的进步为其奠定了基础。