鲁豫有约

谷歌Gemma下载量破10亿次 AI深度探索癌症治疗新机制_我的网站

A |     　　当地时间8月20日，谷歌宣布，其开源端侧模型家族Gemma的总下载量已突破10亿次。这款由谷歌DeepMind推出的开源大模型，自发布以来，全球开发者基于它衍生出超10万个定制变体，形成名为“Gemmaverse”的开源生态。
　　谷歌列举了多个Gemma家族应用场景：从太空本地图像分析、医疗报告标准数字化、癌症创新治疗方案再到动物语言识别，Gemma家族模型正实实在在地应用到各个垂直行业。    8月26日消息，现在的初中生也太厉害了！     据新华日报消息，上海一名13岁初二女生朱书浛，靠着AI自主创业，短短3天直接斩获1.8万元净收入，狠狠拿下属于自己的第一桶金！     这场封神的经历，源自杭州近期举办的全国首场无评委营销黑客松卖客松大赛。

B |     和传统比赛完全不同，这场赛事没有专业评委、没有繁琐打分表，真实付费用户就是唯一的裁判！     赛事集结50多支优质团队，开启48小时比拼，全程比拼AI产品的真实变现能力，凭实力说话。    让人万万没想到的是，杀出重围、斩获季军的，不是行业大佬、不是资深创业者，而是刚升初二、年仅13岁的朱书浛！     比赛期间，她自研的AI虚拟陪读应用“在场”火爆出圈，短短三天收获近90份真实订单，净收入突破1.8万元，实力碾压一众成人团队！     这款爆火的“在场”虚拟陪读APP，拿捏千万家庭的育儿痛点，功能贴心又实用，完全区别于生硬的监督工具！     操作超级简单：只需上传一张父母照片，就能解锁专属虚拟家长陪读模式。　　其中，以Gemma为基座的模型在生物医药科研领域产出了多项标志性成果。     全程通过智能摄像头实时监测学习状态，一旦发现孩子偷偷玩手机、擅自离座走神，屏幕上的虚拟家长就会温柔语音提醒，不吼不骂、高效监督。    不仅如此，每次自习结束后，APP还会自动生成专属专注力报告，清晰记录学习状态、走神时长，让自律提升有据可依。谷歌一方面推出面向医疗场景的垂直模型MedGemma，支撑医疗报告结构化、医学影像辅助分析等应用；另一方面联合科研机构，依托Gemma底座攻坚癌症机制研究。　　其中最受行业关注的是谷歌DeepMind、谷歌研究院与耶鲁大学合作开发的Cell2Sentence-Scale 27B（C2S-Scale）模型。

C | 　　传统的癌症疫苗治疗思路，是让免疫系统通过识别身份标签来识别敌人。但这面临一个“瞄准困境”：一般来说，肿瘤的“身份标签”取自肿瘤本身,但很多肿瘤细胞表面缺少能被免疫T细胞识别的、独特的“身份标签”（即肿瘤特异性抗原），同时，它们还主动穿上“防护服”（如高表达PD-L1蛋白），成为所谓的“冷肿瘤”。结果就是，对于“冷肿瘤”，免疫系统即使大军压境，也像得了“脸盲症”，看不见敌人，或者看见了也被强行抑制，导致治疗无效。　　针对免疫治疗难以起效的“冷肿瘤”难题，C2S-Scale按活跃程度排序，将单细胞基因表达数据转化为类文本的“基因句子”，让大语言模型能直接“读”懂细胞。    谈及产品初心，朱书浛的想法格外温柔：“我不喜欢打小报告，所以希望它温柔一点，给孩子留一点成长空间。随后，该模型完成4000余种药物的虚拟筛选，预测出silmitasertib联合低剂量干扰素的用药组合。　　C2S-Scale锁定的候选药物中，仅10%-30%在过往文献中被提及，其余与筛选目标无已知关联。”     值得一提的是，这个绝佳创意，完全源自她的亲身经历。平时父母工作繁忙，无法全程陪伴学习，自己写作业时也难免走神、偷偷玩手机。最终被选中的是silmitasertib（CX-4945），一种CK2激酶抑制剂。　　这一AI提出的全新治疗假说，后续在人源活细胞实验中得到验证，研究团队用模型训练时从未见过的人类神经内分泌细胞进行实验，结果是单独用药无效果，单用低剂量干扰素只有轻微提升，两者联用后抗原呈递提升约50%，证实联用方案可显著提升抗原呈递水平，属于少数AI产出全新癌症治疗机制并获得实验室验证的案例，有望提升肿瘤细胞抗原呈递能力，把冷肿瘤转化为对免疫治疗敏感的热肿瘤。     深知“想自律却管不住自己”的困扰，她便想用AI做一款温柔的监督工具，帮同龄人摆脱学习惰性。    值得一提的是，从灵光乍现的创意构思，到打磨出完整核心功能，她断断续续只用了三四天时间就完成落地。    对于未来，朱书浛也有清晰规划：“如果真的有人愿意掏钱，我就继续做下去。”     

D | 需要注意的是，该发现目前仅停留在体外细胞实验阶段，尚未进入临床。　　随着下载量冲高，Gemma证明开源大模型不再局限对话生成，能够直接介入原始生物数据挖掘，深度探索癌症治疗新机制，为AI医药科研提供低成本的技术底座。（文章来源：科创板日报）。

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Published on:00:01:24