AIが『文脈』を読んで、未知の遺伝子をゼロから発明。、「王様が ____ を抜いた」という文脈があれば、空欄に入るのは「剣」ではないかと推測するような、意味論的デザイン。

具体的には、大規模ゲノム言語モデル（gLM）である「Evo」を用い、プロンプトエンジニアリングによって機能的な de novo 遺伝子（自然界の配列と相同性を持たない新規遺伝子）を設計・生成する手法「Semantic Design（意味論的デザイン）」を確立。

既存のタンパク質配列の類似性（ホモロジー）や立体構造予測に依存していたのに対し、本研究で提唱される「意味論的デザイン（Semantic Design）」は、ゲノム上の文脈（コンテキスト）情報を活用。

ある機能を持つ遺伝子がゲノム上のどのような「近傍」に存在する傾向があるかという分布意味論に基づき、AIが未知の機能的遺伝子配列をゼロから生成（オートコンプリート）する手法。

課題
「幻覚（ハルシネーション）」と反復配列：生成された配列の中には、生物学的に意味をなさない単純な反復配列（リピート）や、開始コドンや終止コドンが欠落した壊れたORF（Open Reading Frame）が含まれており、これらをフィルタリングすることができず、成功率が17-50%であるということは、裏を返せば50-83%は失敗作。

また、Evo 1.5は原核生物（バクテリア・アーキア）とファージのゲノムで学習されています。そのため、この「意味論的デザイン」のアプローチは、現時点では真核生物（ヒトや植物など）には直接適用できない。

今後は、
真核生物の巨大な遺伝子間領域や、遠隔にあるエンハンサーとプロモーターの関係性をも捉える。DNA配列だけでなく、クロマチンアクセシビリティ（DNAが読み取り可能かどうかの情報）などのエピゲノム情報を学習に統合

生物学、特にバイオインフォマティクスは長らく「ホモロジー（配列の類似性）」に依存。未知の遺伝子の機能を知りたければ、既知の遺伝子と似ているかどうかを調べるのが定石だったのが、Evoの成功は、「配列が似ていなくても、文脈が似ていれば機能は同じである」ということを証明

生物学における歴史的な転換点

https://t.co/arSiqLKyxt November 11, 2025

最新モデルを全てを試した感想として、実務においてシステムに組み込む場合はやはりClaude4.5になる、安定感が違う。Gemini3は余計なことをしがちで制御が難しい、ただし完成物は素晴らしい出来。GPT-5.1は調べ物のお供、ハルシネーションの少なさが良い。Grokは最新調査、検索と情報源が優秀。 November 11, 2025

🚨 完全ではない

Gemini3、本当に素晴らしいモデルですが
実はいくつか課題もあります

私の感じている3点について

☑️ 1. ハルシネーション
実はGemini2.5 時代から課題になっていたハルシネーションは特に改善されていなかったりします
上手くハマると、他にない細かいUIを作ってくれるなど最強ですが、たまにとんでもない方向に走るのが気になるかも。気になるなら複数スレッドで試すのが良い

☑️ 2. ターミナル利用本当に良い？
公式のベンチマークでは、ClaudeやOpenAIのモデルと比較しても優れているとのことでしたが、 @_valsai や @ArtificialAnlys の指標によると 最強ではない模様
私自身開発していても、超快適というわけではない（※でも上位だし最高のモデルです)

☑️ 3. GPT5.1 系とは出力の味が違う
Geminiモデルは、HLE などのベンチマークにおいて他を大きく引き離す性能を示しており、本質的な問いに対しても鋭い回答を返してくれます
これは課題というより「味」の違いですが、OpenAI のモデルがシンプルで分かりやすい印象なのに対して、Gemini は全体的に説明的で情報量が多い印象があります。 直感的に使いやすいのが OpenAI、詳細まで踏み込んでくれるのが Gemini、といった対比ができそうです。 November 11, 2025

第二十八夜　優しいハルシネーション「 #百夜アンドロイド記　―わたしを忘れるあなたへ―」 - カクヨム #sora2 による予告編 #AI動画
連休中もなんだかんだと忙しかったですね。しかしまあ、もう1ヶ月で年が終わると思うと恐ろしいです。
https://t.co/7o1phAadt0 https://t.co/O6UZXXFLwb https://t.co/a6MShgcyhR November 11, 2025

「○○について聞く」
この用途が多いなら間違いなくChatGPT
やつは執念が違う

Geminiは傲慢なサボり屋なのでDeep Researchに託す時以外はハルシネーション祭だと思った方がいい November 11, 2025

NoteBookLMを使っていて思ったけど…ハルシネーション(AIの誤認)が多い。誤認をもっともらしく回答するから、知識がない人はまんまと騙される。誤認しないように修正はしていっているけど……誤認している箇所を探すのが大変だ。 November 11, 2025

なぜChatGPTにCodexのことを聞いてハルシネーションされないといけないのか…
まあ忘れてた自分が悪いか… November 11, 2025

geminiはハルシネーション率高い自覚があるのか定量的な話はほぼせずに定性的な話が多いな。だからこそ人気出てんのかもしれないけど November 11, 2025

@higa_ar イイネありがとうございます！
全く同じ考えでGrokに移行してみましたが、悲しくなるほどアホですね…😂😂😂

ノリはよくて会話は楽しいけど、調べ事をお願いすると壊滅的にハルシネーションが多く、また理解力が追いついてないのが分かります…😱 November 11, 2025