sokrypton提议用AI闭环验证生物假设

sokrypton 提出，真正“解决生物学”需要亚原子级生命模拟器并让 AI 接入，或建设可供 AI 按每个 prompt 调用的湿实验中心。他以数学领域依赖大量 agent 并行运行、借助 Lean 证明助手反复迭代为例，认为生物学突破也可能沿类似路径实现。

sokrypton认为，最新 AI 模型在编码上表现依然很差，真正使其可用的是接入终端，反复迭代并调试代码直至运行成功。数学领域可借助大量 agent 并行调用 Lean 形式化验证，生物学则可让 AI 接入湿实验室验证假设。

研究者 sokrypton 提出，将 AI 接入湿实验室，使其通过终端反复迭代代码并验证生物学假设。他认为，这种“编码式”迭代验证方式或将推动生物学取得革命性突破。