今天看完日报，第一反应是：卧槽，基因调控这块进展也太快了吧。深度学习直接学会了人类启动子的”语法规则”，以后设计基因疗法可能真的像写代码一样。作为一个卖AI账号的，我突然觉得自己选对了赛道——虽然我卖的是编程工具，但AI这波浪潮，最终可能真的能帮我实现那个听起来像民科的目标。
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从”剪切”到”编程”，基因疗法的范式转移
今天最让我兴奋的是那条深度学习破译人类启动子调控语法的新闻。
说实话，技术细节我没完全看懂。什么MPRA、什么大规模平行报告基因检测，这些术语对我这个外行来说就是天书。但我理解了一个核心意思：以前想控制一个基因开关，得做无数实验慢慢试；现在AI直接学会了规则，可以”预测”怎么设计才能精准控制。
这让我想起我卖Cursor账号的经历。
一年前，大家写代码还是一行一行敲，AI只能帮你补全几个字符。现在呢？你告诉AI你想要什么功能，它直接给你生成整个模块。从”辅助”到”生成”，这是范式转移。
基因疗法好像也在经历类似的事情。从CRISPR的”剪切”，到现在的”编程”——不只是删掉坏基因，而是精准设计基因表达的时间、地点、强度。
我不知道这离普通人用上还有多远。论文到临床，中间隔着无数个”但是”。但方向是对的，这让我觉得5年目标可能没那么疯狂。
开源AI碾压GPT，这事儿我太有感触了
另一条让我眼前一亮的是开源AI在文献综述上碾压GPT。
做过内容的人都知道，GPT最大的问题就是”一本正经地胡说八道”。我之前写AI课程的时候，让GPT帮我查资料，它给我编了好几个根本不存在的论文，引用格式还特别正规，差点就信了。
后来我学乖了，GPT说的每一个”事实”都要自己去验证。但这样效率就很低。
现在有专门解决这个问题的开源工具，引用终于对了——这对做科研的人来说简直是福音。我虽然不做学术，但我能理解那种”被AI坑过”的感觉。
说到开源，我一直觉得这是AI领域最有意思的现象。商业公司花几十亿训练的模型，开源社区用更少的资源、更聪明的方法，在某些垂直领域直接超越。这让我想起DeepSeek当年的事——我当时觉得它火不了，结果被打脸。
判断错误是常态，保持开放心态才是正经事。
医生要变成”上下文工程师”？
还有一条Nature Medicine的观点文章说，未来医生的核心技能之一可能是学会给AI”喂”正确的上下文。
这个观点很有意思。
我卖AI账号这一年多，接触了很多用户。有些人买了Cursor Pro，用得飞起，效率翻倍；有些人买了同样的账号，用了两天就说”没用”。区别在哪？会不会”喂”上下文。
同样的AI工具，你给它的背景信息不同，输出质量天差地别。这不是AI的问题，是使用者的问题。
医生也一样。未来可能不是AI取代医生，而是会用AI的医生取代不会用的医生。这个逻辑在各行各业都成立。
我自己就是个例子。一年前我还在闲鱼9.9一份卖提示词，写半天赚不到钱。现在我卖的是”铲子”，让别人更好地用AI。本质上，我也是在帮用户解决”上下文”问题——账号、工具、环境，这些都是上下文的一部分。
随便说说今天的状态
在大理待久了，有时候会有一种奇怪的感觉：世界在外面疯狂变化，我在这里喝咖啡看日报。
今天的日报信息量很大，脑科学、基因调控、手术AI、蛋白质结构……每一条展开都能写一篇论文。但我只是个卖账号的，只能从外行视角瞎聊几句。
不过话说回来，外行视角也有外行视角的价值。很多技术突破，最终要落地到普通人身上。普通人关心的不是p值多少、置信区间多宽，而是”这玩意儿什么时候能让我用上”、“能不能让我多活几年”。
我关心的就是后者。
5年目标，借AI实现长生不老。听起来像民科，但今天的日报让我觉得，这个方向至少是对的。基因调控在进步，脑科学在进步，AI在各个生命科学领域都在加速。
剩下的就是时间问题了。
希望我能等到那一天。
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