在生物学中，尺度法则有效…… ……直到它们失效。 对于适应性预测，蛋白质语言模型的性能随着模型规模的增加而提高，直到达到平台期，然后开始下降。 随着训练损失（NLL）的降低，模型开始预测更高的序列可能性，并与潜在的适应性相关性降低。 这是为什么生物学中的人工智能需要仔细考虑潜在分布、训练目标和其他数十个细节的第10,001个例子。 交集丰富，但需要在这两个学科之间进行仔细的工作。

哥伦比亚大学的沈实验室出色的侦探工作：