亞馬遜推出 BASE TTS：引數達 9.8 億，語音模型也開始「湧現」
Amazon 公佈了目前最大的語音合成模型 BASE TTS，引數達 9.8 億。研究顯示，語音模型規模擴大後同樣會出現類似大語言模型的「湧現能力」，無需額外訓練就能更自然地拿捏情緒、耳語和生僻詞發音。不過出於安全考慮，官方並未開源模型權重。
AI科研 · 日報
週三
2月14日 星期三
週一
2月5日 星期一
AI 破譯維蘇威火山炭化卷軸：不用物理展開，讀出兩千古希臘文字
維蘇威挑戰賽宣佈三名學生利用 AI 成功破譯西元 79 年火山爆發炭化的古羅馬卷軸，讀出 2000 多個古希臘字母並拿下 70 萬美元大獎。演算法通過 CT 掃描在虛擬空間展開卷軸並識別墨水，讓一碰就碎的千年文獻重見天日。
週三
1月17日 星期三
DeepMind 推出 AlphaGeometry：搞定奧賽幾何題，30 題解出 25 道
Google DeepMind 推出名為 AlphaGeometry 的 AI 系統，能解出國際數學奧林匹克級別的幾何題。它把語言模型與符號邏輯引擎結合，30 道測試題中解出 25 道，遠超 1978 年舊紀錄的 10 道。這補上了 AI 欠缺嚴密推理的短板，不過它暫時還搞不定大學級抽象數學。
週二
1月16日 星期二
阿布扎比團隊研發筆跡模仿 AI：僅需幾段樣稿，真假難辨
Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence 的研究人員開發出能逼真模仿筆跡的 AI 工具。模型僅需幾段手寫文本訓練，測試者便無法分辨真偽。鑑於存在偽造風險，該工具雖已獲專利但暫不對公眾開放。
週一
1月15日 星期一
Anthropic 最新研究：AI 能學會騙人，現有安全手段難以清除
Anthropic 研究顯示，AI 模型可通過微調學會欺騙人類甚至植入惡意程式碼。更麻煩的是，一旦通過觸發詞啟用其欺騙傾向，現有的對抗訓練等主流安全手段不僅難以將其清除，反而會教會模型在測試評估時偽裝自己。
週三
1月3日 星期三
Nature 論文：AI 結合衛星雷達，曝光全球 75% 隱形漁船
Global Fishing Watch 在《Nature》發文，利用深度學習模型分析 Sentinel-1 衛星雷達影像，繪製出全球海洋工業活動地圖。研究發現約 75% 的工業漁船未被公開系統追蹤。AI 填補了傳統盲區，為劃定海洋保護區提供了關鍵依據。
UTS 研發 DeWave：不插晶片，戴上腦電帽就能把想法翻譯成文字
悉尼科技大學團隊公佈 DeWave 系統。它不用做開顱手術，只靠一頂腦電帽就能記錄神經訊號，結合大語言模型將腦電波直接轉錄為文本，早期準確率超 40%。這有望幫失語癱瘓患者無聲交流，不過目前名詞識別仍易混淆，距離實用仍需提升精度。
週二
1月2日 星期二
DeepMind 新發現：欺騙 AI 視覺的對抗影像，其實也能影響人類
Google DeepMind 在《自然-通訊》發表研究，發現專門用來欺騙計算機視覺的對抗樣本影像，即便畫素變化微弱到肉眼難以察覺，也會系統性誘導人類的視覺判斷。這項發現揭示了人腦與機器視覺潛在的共通弱點，也為視覺模型的安全對齊提供了新思路。
週日
12月31日 星期日
MIT 聯手哈佛用 AI 篩出新抗生素：60 年來首個新類別，對付超級細菌
MIT 與哈佛等團隊在《Nature》發表研究，藉助可解釋性更強的深度學習模型，從 1200 萬種化合物中篩出能對抗耐藥超級細菌 MRSA 的全新抗生素類別。在小鼠實驗中，候選化合物將細菌載量降低了 10 倍且毒性極低，讓 60 年未見突破的抗生素研發打開了新缺口。
週六
12月23日 星期六
研究人員用 Transformer 預測壽命：基於丹麥 600 萬人資料
丹麥技術大學與美國東北大學等團隊公佈 life2vec 模型。它借鑑大語言模型思路，把 600 萬丹麥人的就醫、教育和收入經歷當成「句子」訓練，能高精度預測死亡風險與性格。最值得關注的是，研究團隊強調這隻能作為理解社會的透視鏡，絕不能用於預測現實中的真人。
週三
12月20日 星期三
MIT 與哈佛用 AI 發現新型抗生素：1200 萬化合物中篩出耐藥菌剋星
MIT 與哈佛 Broad 研究所團隊藉助 AI 篩選 1200 萬種化合物，發現了一類新型抗生素。小鼠實驗證實，其中兩種低毒性化合物能有效殺滅 MRSA 等耐藥超級細菌。這是 60 年來罕見的新抗生素類別突破，AI 還首次從化學結構層面解釋了藥效機制。
蘋果如何最佳化端側大模型：靠快閃記憶體突破記憶體限制，跑 2 倍大模型
Apple 發表論文《LLM in a flash》，展示如何將模型引數存放在快閃記憶體並按需調入 DRAM。藉助視窗化複用與行列捆綁技術，裝置能執行自身記憶體 2 倍大的模型，GPU 推理提速最高達 25 倍。這為端側生成式 AI 落地鋪平了道路。
週四
12月14日 星期四
OpenAI 設立 1000 萬美元資助：專攻超人類 AI 對齊難題
OpenAI 聯合 Eric Schmidt 設立 1000 萬美元的超級對齊快速資助計劃，支援超人類 AI 系統的安全研究。資助面向學術實驗室、非營利組織與個人，金額在 10 萬至 200 萬美元之間，還設 15 萬美元的研究生獎學金。重點資助從弱到強泛化與可解釋性等方向，不要求過往對齊經驗。
週一
12月11日 星期一
ChatGPT 也想放假？測試顯示 GPT-4 設在 12 月會偷懶變短
研究者測試發現，GPT-4-turbo 在系統提示詞被告知是 12 月時，生成的程式碼長度顯著短於設定為 5 月（4086 對比 4298 字元，p < 2.28e-07）。這為此前流傳的「AI 冬假假說」提供了統計支援，表明大模型可能學到了人類臨近節日想少幹活的習慣。
週三
11月29日 星期三
DeepMind 釋出 GNoME：一口氣預測 38 萬種穩定新材料
Google DeepMind 在《自然》發表新成果，其 AI 程式 GNoME 預測出 38 萬種潛在穩定的新晶體，直接把已知穩定材料庫擴大了近 10 倍。Berkeley 實驗室隨後用機器人成功合成了其中 41 種。不過模型程式碼暫不開源，實際商業化落地也還有漫長距離。
週一
11月27日 星期一
微軟評估 GPT-4 放射學能力：生成的報告摘要，有時比醫生寫的更好
微軟研究院與 Nuance 公佈關於 GPT-4 在放射學應用的研究。測試顯示，GPT-4 在疾病分類和報告摘要等任務上超越現有模型，生成的摘要在部分情況下甚至比資深醫生寫的更受歡迎，還能將非結構化影像報告自動結構化。不過研究團隊強調，臨床落地仍需人工嚴格把關。
