# OpenAI Developers 示範 GPT-Rosalind 在 Codex 串接文獻分析與實驗設計

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> 原作者：OpenAI Developers (@OpenAIDevs) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥🔥🔥 · 日期：2026-09-12

> 原始來源：https://x.com/OpenAIDevs/status/2098509226335412479

## 證據與延伸閱讀

- [OpenAI Developers 示範 GPT-Rosalind 在 Codex 串接文獻分析與實驗設計。](https://openai.com/rosalind) — 官方文件 · 最後核對：2026-09-12 · 支持主張：The product page states that eligible organizations can use GPT-Rosalind through Workbench, Codex, or the API.；Use is described for eligible organizations.
- [GPT-Rosalind 可協助研究者連結不同論文與實驗結果](https://x.com/OpenAIDevs/status/2098509226335412479)
- [影片顯示 Codex 工作區展示](https://x.com/OpenAIDevs/status/2098509226335412479/video/1)

## 證據透明度與公平評估

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## 中文摘要

OpenAI Developers 示範 GPT-Rosalind 在 Codex 串接文獻分析與實驗設計。

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![GPT-Rosalind 從文獻分析形成假說並設計共培養實驗與 96 孔盤配置](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1789184997717-8enqjb2k.png)
> GPT-Rosalind demo 從文獻分析走到可檢驗假說與共培養實驗設計。
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**核心能力** OpenAI Developers 於 2026 年 9 月 12 日表示，GPT-Rosalind 可協助研究者連結不同論文與實驗結果，評估生物學標的的證據，並根據分析結果規劃下一項測試。官方將其定位為專為生命科學研究打造的模型，支援複雜生物學問題與進階工作流程。

**Codex 示範** 畫面顯示 Codex 工作區先以附帶引用的文獻內容進行生物學分析，再要求系統設計實驗以檢驗假說。demo 中出現人類呼吸道上皮細胞與免疫細胞共培養的設計，用來比較 TSLP 與 IL33 的證據，並產生實驗計畫與 96 孔盤配置圖。這些是示範中的設計產出，並非實際完成實驗的結果。 

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> GPT-Rosalind 在介面中接收人類呼吸道上皮細胞與免疫細胞共培養實驗的 prompt，並產生對應的 96 孔盤配置圖

**可用管道** OpenAI 產品頁指出，符合資格的組織可透過 Rosalind Workbench、Codex 或 API 使用 GPT-Rosalind。產品頁也列出 benchmark 摘要，但這些資訊不會直接驗證 X 貼文 demo 中那份特定分析與實驗計畫的正確性或可重現性。相關公告可見 [OpenAI Developers 的 X 貼文](https://x.com/OpenAIDevs/status/2098509226335412479) 與 [GPT-Rosalind 產品頁](https://openai.com/rosalind)。

**研究意義與限制** 這次展示的重點不是單純生成研究摘要，而是把文獻證據銜接到可執行的實驗設計，包含終點、決策規則與孔盤配置等產出。不過，來源未提供該具體分析與實驗計畫的準確度、重現性或獨立 benchmark，因此目前應將它理解為研究工作流程示範，而非已完成科學驗證的結果。

## 媒體內容

**GPT-Rosalind 在介面中接收人類呼吸道上皮細胞與免疫細胞共培養實驗的 prompt，並產生對應的 96 孔盤配置圖**

**影片中的 Prompt 與操作**

Prompt（00:09）：

```
讓我們設計一個實驗，檢驗 TSLP 的證據是否足以讓它的優先順序高於 IL33。

讓我們使用人類呼吸道上皮細胞與免疫細胞共培養的擾動分析，設置 96 孔並產生一張孔盤配置圖，同時採用幾個不同的時間點。以抗 TSLP 為主要處理組、抗 IL33 為次要處理組，並包含對照組。
```

原文：Let's design an experiment to test whether TSLP's evidence warrants keeping it ahead of IL33.

Let's use a human airway epithelial-immune co-culture perturbation assay with 96 wells (generate a platemap image) and a few different timepoints. Perturbations can be anti-TSLP as the primary arm, anti-IL33 as a secondary arm. Include controls as well.

操作步驟：

1. （00:22）輸入框送出 prompt 並執行

**逐字稿**

- `00:00` 既然我們已經檢視過目標優先順序，而生命科學模型將 TSLP 排在最高優先級，（Now that we've reviewed the target prioritization and the life sciences model is ranking TSLP as the highest priority,）
- `00:08` 接下來就讓模型協助設計後續實驗。（let's get the models help in designing a follow-up experiment.）
- `00:11` 我們會要求生命科學模型，根據特定的檢測參數設計一項擾動檢測。（We're going to ask the life sciences model to design a perturbation assay with specific assay parameters.）
- `00:21` 隨著生物安全限制放寬，（With the lifted biosafety restrictions,）
- `00:23` 生命科學模型得以產生全新的假設，（the life sciences model is able to generate novel hypotheses,）
- `00:27` 設計實驗，並為藥物探索研究最佳化現有的實驗流程。（design experiments, and optimize existing protocols for drug discovery research.）
- `00:37` 透過在實驗室中提供明確的下一步，（By providing a concrete next step in the lab,）
- `00:40` 我們不只是停留在假設生成，（we go beyond just hypothesis generation）
- `00:44` 也提供一種具體可行的方式，為未來的分析與檢測最佳化建立濕實驗室回饋迴路。（and provide a tangible way to establish a wet lab feedback loop for future analysis and assay optimization.）

## 標籤

新產品, 研究論文, GPT-Rosalind, OpenAI Developers, Codex