Anthropic：Claude 助力 30 余款生物学开源模型推理提速 4 倍

Anthropic 在最新一期「Science Blog」中分享了一项面向生命科学领域的成果：通过让 Claude 参与推理优化，30 余款生物学专用开源模型实现了平均 4 倍的推理加速，相关优化代码将以开源形式发布给社区。

生物学研究中常使用大量专用模型来完成蛋白质结构建模、类药分子设计、基因突变效应预测等任务。然而这些模型往往参数量较大、部署成本较高，在实际使用中受到算力与预算限制。为降低使用门槛、扩大科学影响力，Anthropic 探索了利用 Claude 对这些模型的推理过程进行自动优化的路径。

核心方法：用大模型为 GPU 写代码

Anthropic 的做法核心在于让 Claude 针对每款目标模型编写定制化的 GPU 推理软件。Claude 通过理解模型架构与计算图，自动生成或改写底层推理代码，从而削减冗余计算、提升显存利用效率。这种「以模型优化模型」的思路显著降低了人工调优的成本，也展示了前沿大模型在科学计算工具链中的新角色——不仅是问答或生成工具，也可以作为「AI 工程师」参与底层性能优化。

优化效果与覆盖范围

• 覆盖超过 30 款生物学领域的开源模型
• 推理速度平均提升约 4 倍
• 涉及任务包括分子结构建模、类药分子设计、基因突变效应预测等

全部代码开源，供社区复用

Anthropic 宣布将此次优化工作的全部代码以开源方式发布，供研究人员与开发者直接下载与复用。这意味着其他学科的科研团队也可以借鉴同样的方法，让 Claude 对自己关注的开源模型进行推理加速，进一步降低高性能科学模型的使用门槛。