Anthropic 研究指出生物 AI 代理瓶頸在於資料介面而非推理能力

Anthropic 研究指出，生物學 AI 代理的主要瓶頸並非模型推理能力，而是現有資料庫介面難以支援有效檢索。這項發現重要之處，在於改善工具與資料存取方式，可能比單純擴大模型更能提升科研任務表現；研究未涉及投資金額。

Anthropic 團隊近期開發 gget virus 工具，重新設計病毒資料的查詢與檢索流程，使模型在 VirBench 生物學基準測試的準確率提升至 90% 以上。現有資訊未揭露研究發布日期與投入金額，但結果顯示，優化資料介面可顯著釋放 AI 代理能力。