四川
又一位前OpenAI研究员， 在AI for Science领域创业了！
近日， 前OpenAI研究员 Andrew Ho在X上表示将离职创业，专注于生产高质量的强化学习（RL）专用数据集，并将首个落地领域选定在生物学和统计科研方向。
这一选择与 Ho的过往经历息息相关，他是今年7月OpenAI发布的生命科学AI评测基准GeneBench-Pro的共同作者。
该基准可谓是“AI4S业内最难测试”，实测中拿了最高分的GPT-5.6 Sol通过率也仅有28%–32%。
其他厂商的模型就更惨了，Claude Opus 4.8为16.0%，Gemini 3.5 Flash：8.1%。Gemini 3.1 Pro 仅 3.1%，Grok 4.3为1.5%。
其创业的新产品也将延续GeneBench-Pro的技术路线，主要卖点有两个：
第一是可核验真实标准答案的数据。该公司将为AI4S公司供应带有已知的事实真相的高质量问题。
他认为，大多数现有的生物信息学RL数据要么过度指定，要么指定不足，在训练时很可能破坏你的模型。
第二是多模态数据。例如真实实验中的细胞培养皿、蛋白电泳成像等多模态信息，目前对AI模型来说还是基本无法应用的。
他认为解决这些能力是科学发现加速所必需的，后续还有希望拓展到化学、材 料、医疗领域等更多领域。
70万美元股权被套牢 打造“行业最难基准”
Andrew Ho是美国出生的华裔，会用中文在X上与网友互动，拥有华盛顿大学化学学士学位，曾在药企BioAge Labs任职。
在BioAge，他开始构建了基因组学和蛋白质组学数据的机器学习流程，管理过超过100GB的生物信息，并参与药物发现和临床试验项目，所以格外注意到了数据的价值。
获得了大量关注的还是他的经历和观点，他的手上持有持有约 70 万美元锁定股权，受锁仓限制无法即时变现，这让他的帖子在互联网上引起了关注。
不过对于创业计划，他表现得很有信心，认为：前沿实验室将在定向数据获取方面投入超过1000亿美元的资金。
这份自信来自于其打造的GeneBench-Pro，这是首个覆盖全流程基因组科研的标准化评测基准，具有整套试题全部人工合成模拟生成，研发团队已经能完全掌握数据背后完整的因果逻辑、数据生成全过程。
这些数据集已包 含 10个领域和21个子领域中的129个问题，涵盖了广泛的计算生物学环境和方 法，例如临床、药物基因组 与诊断、群体遗传学、统计遗传学、癌症基因、蛋白质组等。
—The End—
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