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原帖正文
Anthropic 的研究员，在实验里被逼得直接敲字求自家的 Claude：“求你了，除非正常办法不管用，否则咱们先按正常套路来。”看到这句提示词的时候我真没绷住。事情是这样的。Anthropic 生物组这帮哥们，刚用 Claude 干成了一件挺屌的事。我们细胞里有一种叫“穹窿体”（Vault）的空心蛋白桶，质量是核糖体的 3 倍。这玩意 1986 年就被发现了，但整整 40 年过去，学界还是没搞明白它到底有什么用。团队想从更简单的细菌和噬菌体入手，把它的远房亲戚找出来，解开第一个原核生物里的 3D 结构。离谱的是，这支团队在报告里坦白：全组没人弄过这么大的蛋白质组装，结构生物学经验也很有限。结果靠着 Claude 一路带飞，不到 4 个月就全跑通了。先从 150 亿个预测蛋白质的数据库里筛出候选，设计好 DNA 塞进大肠杆菌。到了最熬人的纯化环节，传统办法要泡在糖水里离心 3 天。研究员想换个快点的层析柱方案，Claude 一开始还劝别试，因为杂质会混在同一层出来。等人类拍板硬上之后，Claude 反手出了个极野的路子：干脆别做前置纯化了，把裂解后的细菌原液，直接往昂贵的层析柱里灌。正常做实验的人看到这都得犹豫，因为大肠杆菌的残渣极易把很贵的柱子直接堵废。但这帮哥们咬牙试了一下，真成了。3 天的活，直接干到了 90 分钟。后面做冷冻电镜 3D 建模，以前得花几个星期手动处理。Claude 调起几百张 GPU 跑开源软件，34 个小时就拿出了初版模型，甚至顺手在 96 个蛋白拷贝的口袋里，揪出了一个以前没人注意到的神秘小分子。光看前半段，你会觉得 AI 已经能平推科研了。但往后翻他们的踩坑记录，画风就特别真实。处理电镜数据的时候，Claude 自己“即兴发挥”，跳过了一个标准步骤，把生成的结构图和它的镜像糊在了一起。研究员真服了，才发出了开头那句求它“按正常套路来”的感叹。还有一次更疼。Claude 写的一份培养基配方里，加了一种会阻碍 DNA 进入细胞的添加剂。就这么一个坑，让整个项目白白卡了两个星期。报告最后有一段复盘特别诚实：在他们熟悉的领域，Claude 犯错一眼就能抓出来；但在他们不懂的领域，它犯个错就得拿大把的时间去填。我觉得这事把现在用 AI 跨界办事的底牌全掀开了。半外行带着 AI 闯进新领域，最大的红利是没有“老师傅的忌讳”。老手觉得绝对会堵柱子的野路子，AI 敢提，你也敢试，一下子就把 3 天压缩到 90 分钟。但代价也是完全对称的。它敢在层析柱上给你整出神仙操作，就敢在基础配方里给你偷偷埋雷。只要到了你完全不懂的盲区，它跳个步骤、改个参数，你在屏幕前根本看不出破绽，只有在现实世界里撞了南墙才反应过来。靠 AI 跨界加杠杆，跑多快取决于它的上限，但要交多少学费，全看你自己的盲区有多大。我准备今天就把那句话抄下来，贴在我所有 Agent 的系统提示词最顶上：大哥，除非正常办法不管用，否则咱今天先按正常人类的套路来。https://x.com/AnthropicAI/status/2118073665296228863
引用自 X
原帖地址：https://x.com/i/status/2118271854305792368
原帖：
我们分享了我们的生物学研究团队如何与Claude合作，绘制了第一个来自细菌生命的 Vaults 粒子的三维结构。 Vaults 粒子是一个长期的谜团。它们是形状像桶的物体，是我们在细胞中发现的最大蛋白质结构之一。它们在 1986 年由 Leonard Rome 和 Nancy Kedersha 发现，但它们的功能仍然未知。使用Claude，我们发现了一些结果，可能有助于我们接近解开那个谜团。到目前为止，只有在复杂的生物体如动物和植物的细胞中才听说过保险箱。我们已经证明，细菌（以及它们感染的病毒）的类似蛋白质也可以组装成保险箱。在这些简单生命形式中发现结构可能会使我们更容易研究其在我们细胞中的功能。对于我们的生命科学团队来说，该项目也是利用人工智能加速科学潜力（以及限制）的一个展示。在我们的全篇中，我们讨论了如何通过Claude极大地加速了一些阶段——手动确定储物柜粒子的结构需要数周到数月的 painstaking工作，但在这里只需要几天。我们还讨论了Claude在过程中犯的一些简单错误，并与我们的机器学习研究人员合作来解决这些问题。阅读更多： https://www.anthropic.com/research/investigating-vault-particles-with-claude
查看引用原文
We’re sharing how our biology research team worked with Claude to map the first 3D structure of a vault particle from bacterial life.Vault particles are a longstanding mystery. They are barrel-shaped objects, among the largest protein structures found in our cells. They were first discovered by Leonard Rome and Nancy Kedersha in 1986, but their function remains unknown.With Claude, we’ve found results that might bring us closer to solving that mystery.Until now, vaults were only known in the cells of complex things like animals and plants. We have shown that similar proteins from bacteria (and the viruses that infect them) can also assemble into vaults. Finding the structures in these simpler forms of life may make it easier to investigate their function in our own cells.For our life sciences team, the project was also a demonstration of the potential (and the limitations) of using AI to accelerate science.In our full piece, we discuss how Claude was able to dramatically speed up some stages—manually determining the vault particle’s structure would have taken weeks to months of painstaking work, but here it took days. We also discuss how Claude made some simple mistakes along the way, and how we collaborated with our machine learning researchers to address them.Read more: https://www.anthropic.com/research/investigating-vault-particles-with-claude
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