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Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 谈如何控制生物学

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AI 综述

2026年11月6日，Latent Space 发布对 Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 的访谈报道。Theis 在访谈中表示，在现有数据集条件下，扰动预测并不足以支撑复杂算法；他主张转向利用大规模、高精度、多尺度、配准的生物数据，预测从分子到细胞、微环境、组织、器官乃至生物体的演化过程，以及跨尺度之间的相互作用。报道未提及该主张的具体实施计划、时间表或适用范围，也未给出相关数据规模或精度指标。截至本版，尚无后续跟进报道，事件进展以该访谈表述为准。

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11月6日

23:10
Latent Space
Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 谈如何控制生物学
Helmholtz Munich 的 Fabian Theis 认为，现有数据集下的扰动预测并不足以支撑复杂算法，应转向用大规模、高精度、多尺度、配准的生物数据预测分子→细胞→微环境→组织→器官→生物体的演化及跨尺度相互作用。

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