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AI科研

AI 领域的重要论文、新基准和新方法，以及 AI 在生物、医药、材料等科学研究里的突破。

近 7 天 13 条

  3. 传播指数 31

    生成式 AI 自主设计新药：研发周期从数年缩至数月

    CNBC 报道生成式 AI 正在重塑制药业，礼来与英伟达等高管预计数年内药物将完全由 AI 自主设计。AI 能在 5 分钟内生成传统湿实验一年的分子量，将药物发现周期从数年缩减到数月，但真实有效性仍需人体试验检验。

  6. 传播指数 31

    Adobe 公布 VideoGigaGAN：把模糊视频放大 8 倍且不闪烁

    据报道 Adobe 研究人员公布生成式 AI 模型 VideoGigaGAN，能将模糊视频分辨率提升至原来的 8 倍。该技术结合了 GAN 的细腻细节与时序稳定性，避免了视频超分辨率常见的闪烁与伪影。目前该成果仅为研究预览，暂未确定是否会集成到 Premiere Pro 等软件中。

  7. 传播指数 33

    通用智能体 JAT 开源：一个模型通吃游戏与机械臂

    研究团队开源通用智能体 JAT，包含模型、数据集及专家策略。作为 Gato 的开源复现与演进，它用单个网络在 157 项任务中达到专家基准 65.8% 的表现，涵盖玩游戏、机械臂控制与初级图文处理。

  9. 传播指数 31

    苹果公布 ReALM 模型：把屏幕转成文本，端侧干翻 GPT-4

    Apple 研究团队公布新 AI 系统 ReALM。它巧妙地把屏幕实体转化为纯文本进行指代消解，不需要笨重的图像识别就能理解屏幕内容与后台任务，特定任务表现甚至大幅超越 GPT-4。这预示着未来的 Siri 可以在设备端直接看懂你的屏幕并代办事项。

  10. 传播指数 36

    Anthropic 发现多样本越狱：塞几十道问答就能绕开 AI 道德限制

    Anthropic 披露了一种名为「多样本越狱」的漏洞。利用大模型扩大的上下文窗口，攻击者在提示词里塞入几十组轻度违规问答作为示例，就能诱导 AI 顺从回答制造炸弹等危险问题。目前团队已将风险同步给同行，正尝试在前置拦截环节进行防御。

  12. 传播指数 35

    Google DeepMind 推出 SIMA：能听懂人话、在 3D 游戏里帮你干活的通用 AI

    Google DeepMind 推出通用 AI 智能体 SIMA。它不用看游戏源码或专用接口，仅凭屏幕画面和键盘鼠标输出，就能听懂玩家的自然语言指令，在《无人深空》《拆迁》等 9 款商业 3D 游戏中完成爬梯子、开菜单等 600 项基础操作。这是 AI 从刷高分转向泛化执行真实任务的重要一步。

  13. 传播指数 32

    LLM 预测神经科学实验准确率达 81%：反超人类专家

    Xiaoliang Luo 等学者发表研究，表明大语言模型预测神经科学实验阳性结果的准确率达到 81%，超过人类专家的 64%。团队仅使用 70 亿参数的类 GPT-3.5 模型，经神经科学文献微调后表现进一步提升，能帮助科研人员收窄研究方向。

  14. 传播指数 37

    Google DeepMind 发布 Genie：一张图就能生成可玩的游戏

    周一，Google DeepMind 展示了基础世界模型 Genie。它通过学习超 20 万小时公开游戏视频，无需人工动作标注，仅凭单张图片或草图就能生成可交互、可操控的 2D 横版过关世界。这意味着生成式 AI 正在跨入可操控环境，为训练智能体铺路。

  16. 传播指数 33

    亚马逊推出 BASE TTS：参数达 9.8 亿，语音模型也开始「涌现」

    Amazon 公布了目前最大的语音合成模型 BASE TTS，参数达 9.8 亿。研究显示，语音模型规模扩大后同样会出现类似大语言模型的「涌现能力」，无需额外训练就能更自然地拿捏情绪、耳语和生僻词发音。不过出于安全考虑，官方并未开源模型权重。

  18. 传播指数 51

    DeepMind 推出 AlphaGeometry：搞定奥赛几何题，30 题解出 25 道

    Google DeepMind 推出名为 AlphaGeometry 的 AI 系统，能解出国际数学奥林匹克级别的几何题。它把语言模型与符号逻辑引擎结合，30 道测试题中解出 25 道，远超 1978 年旧纪录的 10 道。这补上了 AI 欠缺严密推理的短板，不过它暂时还搞不定大学级抽象数学。