Import AI 475: Swarm scaling; Google DeepMind — 本期 Import AI：群体扩展的收益与损耗、生物序列水印、以及 AI 科学家

• Toby Ord 把 AI 群体（swarm）看作一种新的推理扩展方式：4 个 agent 的群体总 token 消耗约为单 agent 的 2 倍，但每个 agent 只需一半 token，并行执行理论上能把耗时减半；代价是存在类似经济学「踩脚」参数的边际递减，agent 数量扩 10 倍只换来 3–5 倍性能。对工具链的含义是：多 agent 编排应优先用于压缩延迟，而非无脑堆并发。
• Google DeepMind 发布 SynthID Bio，针对合成生物学数据做水印：按数据类型调整氨基酸选择、微调预测 3D 结构的原子坐标；在 VEGF-A、SARS-CoV-2 spike RBD、PD-L1 三个靶点的湿实验中，水印设计的命中率、结合亲和力与序列多样性与未水印版本相当。含义是：生物类模型输出需要可追溯信号，并与设备与分类器监控配合。
• C5R Corp 的 SciUniverse 基准含 92 个任务、17 个任务族，覆盖样品制备、仪器控制、协议适配等；Claude Fable 5.1 以 45.3% 通过率领先，单任务成本 $40.61。含义是：前沿模型已能部分操作自动化实验室，但成本与成功率仍是落地瓶颈。

原文：Import AI 475: Swarm scaling; Google DeepMind watermarks biology; and the AI science economy · 作者 Jack Clark