研究团队开发 AINU:以 20 纳米超高精度揪出癌细胞与病毒
国际研究团队在《Nature Machine Intelligence》发布 AI 模型 AINU。它通过超分辨率显微技术,能捕捉细胞核内细至 20 纳米的结构变化,不仅能精准分辨癌细胞,还在病毒入侵 1 小时内就能察觉异常。不过该技术目前依赖昂贵的专业显微设备,离临床普及还有距离。
国际研究团队在《Nature Machine Intelligence》发布 AI 模型 AINU。它通过超分辨率显微技术,能捕捉细胞核内细至 20 纳米的结构变化,不仅能精准分辨癌细胞,还在病毒入侵 1 小时内就能察觉异常。不过该技术目前依赖昂贵的专业显微设备,离临床普及还有距离。
据报道,瑞士公司 FinalSpark 推出由人脑类器官驱动的计算平台 Neuroplatform,研究人员每月花 500 美元即可在线租用。该平台用多巴胺奖励和电极刺激训练神经元,目标是将 AI 训练能耗降低 10 万倍。目前类器官平均寿命约 100 天,已有 30 多所大学申请合作。
MultiOn 宣布最新研究突破 Agent Q。作为新一代 AI 智能体,它加入了任务规划与 AI「自愈」能力,官方称其相比 LLaMA 3 的零样本基线性能提升了 340%,核心在于让智能体遇到执行卡顿或错误时能自己纠错调整。
NVIDIA 宣布开放第 24 届研究生奖学金申请,为 AI、机器人等领域的在读博士生提供最高 6 万美元资助、导师及技术支持。申请者需至少读完博一,并能在 2025 年夏季参加线下实习。截止日期为 2024 年 9 月 13 日。
OpenAI 联合原作者推出 SWE-bench Verified 基准测试。他们组织 93 名专业开发者人工核验,剔除描述不清和测试过于苛刻的样本,最终筛选出 500 个高质量题目。这意味着评估 AI 解决真实软件问题的表现将更加客观可靠。
Sakana AI 联合牛津大学等机构推出首个全自动科研系统 The AI Scientist。它能端到端完成从头脑风暴、写代码做实验、绘制图表到撰写 LaTeX 论文及自动化同行评审的全流程,单篇成本约 15 美元,已在 GitHub 开源。
南加州大学团队在《Cancer Immunology Research》发表成果,借助机器学习从数万个基因中筛出关键位点,将胶质母细胞瘤细胞直接重编程为能引导免疫攻击的树突状细胞。在小鼠模型中,结合免疫疗法将存活率提升了75%,巧妙绕过了血脑屏障难题。
研究团队推出结合强化学习与形式化语言的 AlphaProof 以及 AlphaGeometry 2。两者在 2024 年国际数学奥林匹克竞赛中联手解出 6 道题中的 4 道,拿到 28 分并达到银牌线。这是 AI 系统首次在顶级数学竞赛中取得银牌成绩。
OpenAI 介绍基于规则奖励(RBR)的模型安全对齐方案。它用明确的规则逻辑替代大量重复的人工标注,由评判模型打分并融入强化学习。这不仅大幅降低训练成本,还能减少误拒正常请求的情况,让安全策略更新更灵活。
Stability AI 发布 Stable Audio Open 技术论文,详述其架构与训练流程。该模型基于约 50 万条知识共享许可数据训练,能在消费级显卡上生成最长 47 秒、44.1kHz 的立体声音效,权重已上线 Hugging Face。
OpenAI 宣布与美国洛斯阿拉莫斯国家实验室合作,共同评估前沿多模态 AI 在实体生物实验室中的应用安全。双方将测试视觉与语音模型在细胞培养、基因转化等湿实验中协助研究与排错的表现,重点量化其对人员的技能提升及潜在生物安全风险。
Google 研究人员发表了一篇预印本论文,警告生成式 AI 正被绝大多数用户用来模糊虚实界限,大规模制造假图和假视频以操纵舆论、诈骗牟利。大量劣质内容不仅加重了网民的辨别负担,甚至让公众人物能借机把不利证据辩解为「AI 伪造」。
周二,Meta 推出 3D Gen 模型,能在 1 分钟内将文本转换成高保真 3D 资产。该系统约 30 秒生成初始几何模型,再花 20 秒即可靠提示词完成物理渲染级别的重新贴图。目前该研究仍在开发中,尚未向公众开放。
OpenAI 推出基于 GPT-4 训练的模型 CriticGPT,专门辅助人类标注员找出 ChatGPT 代码中的隐蔽错误。测试显示,人机配合找错的表现比单人高出 60%。OpenAI 正将该类模型整合进 RLHF 流程,以解决模型日益聪明后的对齐难题。
EvolutionaryScale 推出生物大模型 ESM3,参数量达 980 亿,能同时对蛋白质序列、结构与功能进行推理和生成。团队用它造出新荧光蛋白 esmGFP,序列相似度仅 58%,相当于模拟了 5 亿年自然进化。目前模型已通过 Forge 开放公测预览。
Google DeepMind 公布视频转音频(V2A)技术研究进展,能结合视频画面与文本提示生成同步声音。该系统基于扩散模型,无需手动对齐即可为静音视频或老胶片搭配配乐、拟音与台词。不过目前口型同步等仍有局限,模型尚未公开发布。