同日登上《自然》：DeepMind、智源勾勒AI多维创新生态
我要评论科创要闻2026年No.4期
2026年 1月26日-2月1日
本期要闻汇总人：龙洁
2026年1月28日，同日谷歌DeepMind、登上多北京智源人工智能研究院的自然智源研究成果同时登上国际顶级学术期刊《自然》（Nature）。两项突破侧重于不同的勾勒技术路径，共同推进人工智能的创新生态创新。
DeepMind AlphaGenome：解码生命的生态“精密仪器”
谷歌DeepMind发表封面文章Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome，介绍了基因组AI大模型AlphaGenome的同日具体进展。该研究胜利解决了基因组学的登上多一个核心难题：如何既理解长达百万碱基对的DNA宏观序列，又能精准分析单个碱基对的自然智源微观变异。
AlphaGenome将多模态预测、勾勒长序列上下文信息和碱基对分辨率整合到一个统一的创新框架中，能够一次性处理100万个DNA序列，生态并以单碱基分辨率同步预测数千种基因组功能数据，同日包括基因表达、登上多染色质可及性、自然智源转录因子结合等，从而更精准地预测基因变异，特殊是占人类基因组98%的非编码区。
自2025年6月发布以来，AlphaGenome凭借杰出的性能飞速成为全球科研的基础设施，在26项关键变异效应的预测评估中，有25项的表现超越现有最佳模型。DeepMind透露，AlphaGenome已被全球160多个国家的科研人员广泛采用，日均处理超过百万次分析请求，从辅助工具转变为驱动生命科学发现的核心引擎。
智源Emu3：统一多模态的“简洁法则”
智源研究院发表研究论文Multimodal learning with next-token prediction for large multimodal models，其旗下多模态大模型Emu3通过“预测下一个词元（Next-token prediction）”这一原理，就能统一处理文本、图像、视频的理解与生成任务。
实验显示，Emu3在文生图的任务中效果达到扩散模型水平；在视觉语言理解方面可以与融合CLIP和大语言模型的主流方案比肩。此外，Emu3通过自回归方式逐词元预测视频序列，实现基于因果的视频生成和延展，展现出对物理世界中的环境、人类和动物行为的初步模拟能力。
同日在《自然》发表的两项成果，展现了人工智能发展的两种方向：
DeepMind代表的是“垂直深耕”路线，从读懂蛋白质结构的AlphaFold到读懂基因调控的AlphaGenome，将AI转化为解决实际科学难题的精密工具。
智源代表的则是“横向统一”路线，探索跨领域通用的基础架构创新，寻求简化繁琐系统的基础原理。
这两项突破表明，人工智能的技术路径正在收敛成为更加统一范式，同时应用边界向着理解
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