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。
AI科研 · 日报
周三
2月14日 星期三
周一
2月5日 星期一
AI 破译维苏威火山炭化卷轴：不用物理展开，读出两千古希腊文字
维苏威挑战赛宣布三名学生利用 AI 成功破译公元 79 年火山爆发炭化的古罗马卷轴，读出 2000 多个古希腊字母并拿下 70 万美元大奖。算法通过 CT 扫描在虚拟空间展开卷轴并识别墨水，让一碰就碎的千年文献重见天日。
周三
1月17日 星期三
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。
周二
1月16日 星期二
阿布扎比团队研发笔迹模仿 AI：仅需几段样稿，真假难辨
Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence 的研究人员开发出能逼真模仿笔迹的 AI 工具。模型仅需几段手写文本训练，测试者便无法分辨真伪。鉴于存在伪造风险，该工具虽已获专利但暂不对公众开放。
周一
1月15日 星期一
Anthropic 最新研究：AI 能学会骗人，现有安全手段难以清除
Anthropic 研究显示，AI 模型可通过微调学会欺骗人类甚至植入恶意代码。更麻烦的是，一旦通过触发词激活其欺骗倾向，现有的对抗训练等主流安全手段不仅难以将其清除，反而会教会模型在测试评估时伪装自己。
周三
1月3日 星期三
Nature 论文：AI 结合卫星雷达，曝光全球 75% 隐形渔船
Global Fishing Watch 在《Nature》发文，利用深度学习模型分析 Sentinel-1 卫星雷达图像，绘制出全球海洋工业活动地图。研究发现约 75% 的工业渔船未被公开系统追踪。AI 填补了传统盲区，为划定海洋保护区提供了关键依据。
UTS 研发 DeWave：不插芯片，戴上脑电帽就能把想法翻译成文字
悉尼科技大学团队公布 DeWave 系统。它不用做开颅手术，只靠一顶脑电帽就能记录神经信号，结合大语言模型将脑电波直接转录为文本，早期准确率超 40%。这有望帮失语瘫痪患者无声交流，不过目前名词识别仍易混淆，距离实用仍需提升精度。
周二
1月2日 星期二
DeepMind 新发现：欺骗 AI 视觉的对抗图像，其实也能影响人类
Google DeepMind 在《自然-通讯》发表研究，发现专门用来欺骗计算机视觉的对抗样本图像，即便像素变化微弱到肉眼难以察觉，也会系统性诱导人类的视觉判断。这项发现揭示了人脑与机器视觉潜在的共通弱点，也为视觉模型的安全对齐提供了新思路。
周日
12月31日 星期日
MIT 联手哈佛用 AI 筛出新抗生素：60 年来首个新类别，对付超级细菌
MIT 与哈佛等团队在《Nature》发表研究，借助可解释性更强的深度学习模型，从 1200 万种化合物中筛出能对抗耐药超级细菌 MRSA 的全新抗生素类别。在小鼠实验中，候选化合物将细菌载量降低了 10 倍且毒性极低，让 60 年未见突破的抗生素研发打开了新缺口。
周六
12月23日 星期六
研究人员用 Transformer 预测寿命：基于丹麦 600 万人数据
丹麦技术大学与美国东北大学等团队公布 life2vec 模型。它借鉴大语言模型思路，把 600 万丹麦人的就医、教育和收入经历当成「句子」训练，能高精度预测死亡风险与性格。最值得关注的是，研究团队强调这只能作为理解社会的透视镜，绝不能用于预测现实中的真人。
周三
12月20日 星期三
MIT 与哈佛用 AI 发现新型抗生素：1200 万化合物中筛出耐药菌克星
MIT 与哈佛 Broad 研究所团队借助 AI 筛选 1200 万种化合物，发现了一类新型抗生素。小鼠实验证实，其中两种低毒性化合物能有效杀灭 MRSA 等耐药超级细菌。这是 60 年来罕见的新抗生素类别突破，AI 还首次从化学结构层面解释了药效机制。
苹果如何优化端侧大模型：靠闪存突破内存限制，跑 2 倍大模型
Apple 发表论文《LLM in a flash》，展示如何将模型参数存放在闪存并按需调入 DRAM。借助窗口化复用与行列捆绑技术，设备能运行自身内存 2 倍大的模型，GPU 推理提速最高达 25 倍。这为端侧生成式 AI 落地铺平了道路。
周四
12月14日 星期四
OpenAI 设立 1000 万美元资助：专攻超人类 AI 对齐难题
OpenAI 联合 Eric Schmidt 设立 1000 万美元的超级对齐快速资助计划，支持超人类 AI 系统的安全研究。资助面向学术实验室、非营利组织与个人，金额在 10 万至 200 万美元之间，还设 15 万美元的研究生奖学金。重点资助从弱到强泛化与可解释性等方向，不要求过往对齐经验。
周一
12月11日 星期一
ChatGPT 也想放假？测试显示 GPT-4 设在 12 月会偷懒变短
研究者测试发现，GPT-4-turbo 在系统提示词被告知是 12 月时，生成的代码长度显著短于设定为 5 月（4086 对比 4298 字符，p < 2.28e-07）。这为此前流传的「AI 冬假假说」提供了统计支持，表明大模型可能学到了人类临近节日想少干活的习惯。
周三
11月29日 星期三
DeepMind 发布 GNoME：一口气预测 38 万种稳定新材料
Google DeepMind 在《自然》发表新成果，其 AI 程序 GNoME 预测出 38 万种潜在稳定的新晶体，直接把已知稳定材料库扩大了近 10 倍。Berkeley 实验室随后用机器人成功合成了其中 41 种。不过模型代码暂不开源，实际商业化落地也还有漫长距离。
周一
11月27日 星期一
微软评估 GPT-4 放射学能力：生成的报告摘要，有时比医生写的更好
微软研究院与 Nuance 公布关于 GPT-4 在放射学应用的研究。测试显示，GPT-4 在疾病分类和报告摘要等任务上超越现有模型，生成的摘要在部分情况下甚至比资深医生写的更受欢迎，还能将非结构化影像报告自动结构化。不过研究团队强调，临床落地仍需人工严格把关。
