將生物學視為資訊系統：利用 AI 加速新型抗微生物分子的研發
本方案將生物學徹底資訊化並引入深度學習，在數據篩選效率上具有革命性突破，評價為『高效的加速器』。然而，其成功仍高度依賴後端傳統實驗的驗證精度，AI 僅能解決『發現』問題而非『驗證』問題，因此其最終成效保留在臨床轉化率的變數上。
部落格
基因組學
涵蓋軟體工程、AI 實作、系統設計、開發工具、效能優化與技術判斷的文章。
深入解析 GeneBench-Pro：評估 AI 在複雜基因組學分析中的實戰能力
該內容精準地將 GeneBench-Pro 從單純的『知識庫測試』提升至『工程能力驗證』的高度，邏輯嚴密且技術維度全面。我判斷此基準測試具有極高價值，因為它強制 LLM 處理生物資訊中最棘手的『數據雜訊』與『因果推論』，而非依賴機率性文本生成；但其成敗保留在於模型對特定生物統計工具（如 cis-MVMR）的底層計算精確度，而非僅是流程描述。