SDSU 團隊開發 ALERTA-Net:融合宏觀與社交資料預測美股波動
南達科他州立大學團隊推出 AI 模型 ALERTA-Net,結合宏觀經濟、搜尋及社交資料預測股市走向與波動。對 41 支藍籌股的測試顯示,其表現優於 DP-LSTM 等基線模型。團隊表示後續還將嘗試加入音影片資料。
南達科他州立大學團隊推出 AI 模型 ALERTA-Net,結合宏觀經濟、搜尋及社交資料預測股市走向與波動。對 41 支藍籌股的測試顯示,其表現優於 DP-LSTM 等基線模型。團隊表示後續還將嘗試加入音影片資料。
發表在《Nature Medicine》的研究展示了深度學習模型 PANDA。它打破了平掃 CT 無法篩查胰臟癌的傳統認知,敏感度比醫生平均高出 34.1%,特異度達 99.9%,讓普通體檢順帶排查「癌王」成為可能。
Meta 公佈兩項基於 Emu 模型的 AI 研究成果:Emu Edit 和 Emu Video。Emu Edit 主打精確的文本指令影像修圖,只動指令相關的畫素;Emu Video 則用簡化的擴散模型架構生成 4 秒短影片。這項研究目前仍處於研發階段。
Google DeepMind 在《Science》發表全球天氣預報模型 GraphCast。單臺 TPU 執行不到 1 分鐘即可生成 10 天預測,並在 90% 以上測試變數上超越行業標杆 HRES。模型程式碼現已開源,歐洲中期天氣預報中心已展開即時測試。
Google DeepMind 披露下一代 AlphaFold 進展。新模型不再侷限於蛋白質,能以原子級精度預測配體、DNA 及 RNA 複合結構。它無需預設參考結構即可超越傳統對接方法,將直接加速靶向藥設計。
加拿大 Klick Labs 等機構研發出一款 AI 模型,僅聽 6 至 10 秒人聲即可輔助篩查 2 型糖尿病。模型能識別人耳難以分辨的音高與音強微調,女性診斷準確率達 89%、男性達 86%。若技術落地,有望讓糖尿病篩查擺脫耗時的驗血流程。
佛羅里達大學研究團隊藉助 NVIDIA DGX A100 與 Google 街景影像,開發出建築安全自動評估模型。災後需要耗時數月的人工排查被縮短至數小時,按 FEMA 標準評估準確率超 85%。目前該系統正在墨西哥等地的城市展開實測。
來自澳大利亞國立大學、牛津大學和北京智源人工智慧研究院的研究團隊釋出了 3D-GPT 系統。它將任務拆解給任務排程、概念化及建模等多個 AI 智慧體,直接生成程式碼驅動 Blender 等軟體完成 3D 建模。雖然畫面尚未達到擬真級別,但有效簡化了繁瑣的傳統建模流程。
Meta 展示了一項 AI 系統,能通過非侵入式的腦磁圖(MEG)訊號每秒採集數千次腦電活動,即時重構出人眼看到的影像。該系統利用 DINOv2 視覺架構將腦訊號與影像特徵對齊。目前高層語義抓得很準,但細節方位仍有偏差。
週三,哈佛醫學院與牛津大學團隊在《Nature》釋出 AI 工具 EVEscape。它結合演化序列與生物結構資訊,能在變異株出現前預判哪些突變最危險、最易逃逸免疫系統,比傳統實驗更快更高效,旨在輔助研發防患於未然的疫苗與療法。
Meta FAIR 聯手 Inria 開源了影像水印技術 Stable Signature。它打破了生成後再打水印的舊做法,直接在模型解碼器中植入不可見水印,即便裁剪、壓縮或用 ControlNet 微調也難以抹除。最關鍵的是,它將誤報率壓低至極低水平,能精準溯源 AI 假圖。
馬里蘭大學研究團隊釋出預印本論文,測試並破解了目前市面上所有的 AI 影像水印方法。攻擊者不僅能輕易洗掉肉眼不可見的隱形水印,還能給人類拍攝的照片強加水印造成誤報。這意味著科技巨頭押注的水印防偽,遠沒有想像中可靠。
醫療初創公司 Invenio 聯合 NVIDIA 推出手術室級 AI 活檢系統。它基於 Jetson Orin 邊緣計算,在手術檯旁僅用 3 分鐘就能完成新鮮組織切片分析,識別癌細胞並輔助判斷切除範圍,將以往耗時數週的病理送檢流程大幅壓縮。
傳奇程式設計師 John Carmack 創立的 Keen Technologies 與強化學習之父 Richard Sutton 宣佈達成合作。兩人打算繞開主流路線,從智慧體與時間維度切入,目標是在 2030 年前打造出真正的 AGI 原型並記錄生命跡象。