刚刚，OpenAI发布重磅产品，Codex一秒化身「AI科学家」！

2个月前，Anthropic祭出了Claude Science，将科学家的工作流集成到该平台中。 今天，OpenAI也交出了自己的产品。 OpenAI正式发布 Rosalind Workbench ，一款专门为生命科学研究者打造的AI工作台。 它基于Rosalind 模型的智能与一系列新的生命科学插件和工具相结合，将 Codex 转变为真正的 co-scientist。 官方给它的定位很直接——让每一位科学家，都拥有一支自己的研究团队。 目前，这一AI生命工作台，已经发直接集成到codex中。 碎片化的数据，割裂的工具 OpenAI看来，科学研究有一个痛点。 数据在一个地方，分析在另一个地方，产生结果的过程记录又散落在第三个地方。 研究者想跟着证据往下走，但证据本身就非常零碎，增加了大量时间。 Rosalind Workbench要做的，就是把这些碎片重新粘合到同一个环境里。 产品目前以研究预览形式，内嵌在ChatGPT app里向部分用户开放。 Rosalind Workbench出现在Codex的产品导航结构下。OpenAI正把Codex重新定位成跨领域的通用agent底座，Rosalind Workbench是长在这个底座上的垂直分支之一。 其底层模型是GPT-Rosalind，一款专为生物学和药物研发打造的垂直领域推理模型。 GPT-Rosalind可以帮助科学家们更快地找到证据、分析复杂的数据，从而得出更可靠的研究结论。 在BixBench基准测试中，GPT-Rosalind取得已公开模型中的顶尖成绩，超越了Grok4.2、GPT5.4等一众模型。 官方描述是 “前沿推理能力+跨药物化学、基因组学、湿实验室协助等领域的专业工具编排能力” 的结合体。 OpenAI还透露了野心：未来要让多个agent组成团队，跨领域协作，帮研究者追问更有野心的科学问题。 从任务出发，探索科学流程 不同的学科使用不同的数据和方法，但其根本需求往往是相同的：将生物学问题与正确的证据联系起来，并明确下一步决策的路径。 因此打开Workbench，起始界面按研究场景划分几个方向。 包括 蛋白质设计、小分子设计、安全性和可开发性、结构和序列、基因组学和病理学 以及 实验验证 等方面的研究任务 用户可以选择一项任务或探索可用的科学工具。 每个方向下都挂着预设任务，比如“设计20个PD-L1纳米抗体并给候选分子排名”，或者“将伊马替尼（Imatinib）对接到ABL1并检查前五个构象”。 这个相当于新手引导页面，用户可以直接从这些任务入手，了解清楚怎么使用后，再迁移到自己的真实数据。 官方举的一个例子很说明问题：一个关于疾病机制的问题，可能始于一个基因组学信号，牵出一个分子结构，需要文献证据支撑，最终落到一个新的实验设计。 每一步用的数据和方法都不一样，但都指向同一个生物学问题。 这部分存在的意义，就是省掉研究者在这些工具之间来回切换、反复重建上下文的时间。 三大科学查看器 这是本次发布里视觉上最直观的部分。 有大致的研究目标和流程后，科学家非常需要直接查看各种科学证据。 OpenAI打造了三个专门的 可视化查看器（viewer） ，可以让研究者在同一个对话窗口里检查数据、追问细节，观察结果还能和后续分析保持关联。 第一个是 Molecular Structure Viewer ，分子结构查看器。 官方演示案例是打开PDB 5LF3——人源20S蛋白酶体结合硼替佐米的结构。 外层α环显示为青色，内层β环为珊瑚色，结合的硼替佐米分子为金色，α环入口、催化腔、β5位点的结合情况全部标注清楚。 模型的解读、蛋白序列、三维视图，被统一保持在同一个界面里。 第二个是 Biological Sequence & Alignment Viewer ，序列比对查看器。 通过比对avGFP、EGFP、EBFP、ECFP四种荧光蛋白变体，高亮显色团形成的关键残基，直接把序列差异和荧光颜色变化对应起来。 第三个是 Slide Viewer ，病理切片查看器。 它能辅助研究者在组织切片图像上探索、圈定出需要病理医生进一步复核的区域。 针对计算密集型的基因组学工作，OpenAI还单独做了一个 NGS Analysis Workbench 。 内置了一整套pipeline库：FASTQ质控、Bulk/单细胞RNA-seq、DNA变异分析、ATAC-seq、ChIP-seq、CUT&RUN/CUT&Tag、扩增子测序、物种分类分析，覆盖面相当全。 NGS Analysis Workbench的pipeline库界面 测序分析最麻烦的地方从来不是仪器本身，而是后面一连串琐碎决策。 Rosalind通过先给出一份计划，交研究者过目批准，再协调调用相应工具，最终返回可追溯、可复核的结果