谷歌日前正式宣布推出基于Gemini2.0的AI科研助手系统——AI co-scientist，旨在为科学家提供虚拟协作，从而生成新颖的研究假设和建议。这套系统不仅具备常规的文献审查和总结功能，更突破性地加入了原创知识发掘能力。AI co-scientist能够模拟科学方法的推理过程，根据已有证据和具体研究目标，为科研人员提供新颖的研究假设和建议方案。在实际应用方面，AI共同科学家已在三个关键生物医学领域取得了显着的成果。首先，在急性髓系白血病的药物再利用研究中，AI系统提出了新型药物候选

近日，Meta 的 AI 首席科学家 Yann LeCun 领导的一项研究揭示了人工智能如何通过观看视频来培养基本的物理学理解。这项研究由 Meta FAIR、巴黎大学及 EHESS 的科学家们共同完成，显示出 AI 系统能够在没有预设规则的情况下，通过自我监督学习获得直观的物理知识。研究团队采用了一种名为视频联合嵌入预测架构（V-JEPA）的新方法，与 OpenAI 的 Sora 等生成型 AI 模型相比，V-JEPA 的工作原理更接近人脑的信息处理方式。V-JEPA 并不追求生成完美的像素预测，而是专注于在一个抽象的表示空间中进行

近日，前 DeepMind 科学家西蒙・科尔（Simon Kohl）宣布成立一家新的人工智能药物发现公司，旨在利用其在蛋白质预测领域的丰富经验，尤其是与获得诺贝尔奖的 AlphaFold 系统相关的经验。AlphaFold 是一个革命性的人工智能工具，能够准确预测蛋白质的三维结构，这一突破在生物医学研究中引起了广泛关注。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney科尔在 DeepMind 的工作经历使他对蛋白质折叠的复杂性有了深刻理解，而这一理解正是药物发现过程中至关重要的部分。蛋白质是生物体内执行

前 OpenAI 联合创始人伊利亚・苏茨基弗（Ilya Sutskever）领导的人工智能初创公司SSI(Safe Superintelligence)，目前正在进行新一轮融资谈判，预计公司的估值将达到200亿美元，较去年九月的估值翻了四倍。尽管 SSI 尚未实现任何收入，但这一巨额估值反映了投资者对其潜在开发变革性 AI 技术的信心。与其他人工智能公司不同，SSI 专注于研发 “安全超级智能”，而不是像 ChatGPT 那样首先推出商业产品。该公司目前处于纯研究阶段，目标是实现人工超级智能（ASI）。这一 “ASI” 目标也可能是苏茨基

在人工智能迅猛发展的今天，微软的 AI 负责人穆斯塔法・苏莱曼（Mustafa Suleyman）最近从谷歌 DeepMind 挖走了三位顶尖科学家，以增强微软在 AI 领域的实力。这些新成员将加入微软位于瑞士苏黎世的新办公室，助力公司的技术进步。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney据悉，苏莱曼在本周宣布，他成功吸引了前谷歌 DeepMind 的科学家马尔科・塔利亚萨基（Marco Tagliasacchi）、扎兰・博尔索斯(Zalán Borsos)以及另一位研究科学家马提亚斯・明德尔(Matthias Minderer)加入团队。这两位前员工是

近日，阿里巴巴集团迎来了一位重量级人物——全球顶尖的人工智能科学家许主洪（Steven Hoi）。许主洪将担任阿里巴巴集团副总裁一职，专职负责AI To C业务领域的多模态基础模型及Agents相关的基础研究与应用解决方案的开发与推进。

近期，阿里巴巴在AI领域迎来了一位重量级人物。据业内人士透露，一位全球顶级人工智能科学家已于近期正式入职阿里巴巴，未来或将专注于AI To C业务的基础大模型研发与应用。这位科学家在工业界和学术界均拥有超过20年的经验，尤其在多模态AI领域成果丰硕，曾主导发表过上百篇大模型顶级论文。

在日前的达沃斯 “技术辩论” 会上，Meta 的首席 AI 科学家 Yann LeCun 对未来五年的人工智能发展做出了激动人心的预测。他认为，现有的人工智能系统将在未来3到5年内面临巨大的变革，将出现一种 “新的 AI 架构范式”，超越当今普遍使用的生成式 AI 和大型语言模型（LLM）的能力。LeCun 指出，当前的 LLM 虽然在语言处理上表现良好，但在真正智能的行为上却存在显著局限性。他认为，这些局限性主要体现在以下四个方面:对物理世界缺乏理解、缺乏持久的记忆、缺乏推理能力以及缺乏复杂的

在加州野火肆虐之际，全球最大人工智能芯片制造商 Nvidia 的一名科学家提出，利用 AI 机器人来对抗野火，然而这一建议却引发了人们对环境影响的质疑。Nvidia 的 “具身 AI” 研究员吉姆・范（Jim Fan）在社交媒体 X(原 Twitter)上发布了一段视频，展示了一款在中国街道上行走的类人机器人。他在评论中称赞了这款机器人的 “风格”，并呼吁这类机器人 “尽快投入灭火行动”。然而，在洛杉矶地区遭遇火灾的同时，Nvidia 在拉斯维加斯举办的消费电子展（CES）上却展示了一些耗能巨大的生成

近日，谷歌 DeepMind 的研究科学家 Felix Hill 因精神疾病不幸去世，享年41岁。这一消息引发了 AI 圈内的广泛关注与哀悼。Felix 自2023年初以来一直在与严重的精神健康问题斗争，表现出严重的抑郁和自杀倾向。尽管他在学术界取得了显著成就，但最终未能战胜内心的痛苦。Felix Hill 是一位杰出的 AI 学者，参与创建了自然语言处理基准 GLUE 和 SuperGLUE。他毕业于牛津大学，之后在剑桥大学获得语言学硕士和计算语言学博士学位。Felix 曾在高中担任数学老师，随后进入 DeepMind 工作近八年。他的学术

一项由中国科学院、同济大学和宁波大学联合团队开发的创新点云压缩技术（TSC-PCAC）取得重大突破。这项技术不仅大幅提升了点云数据的压缩效率，还显著降低了处理时间，为AR/VR等3D应用的发展扫清了技术障碍。在当前3D视觉技术快速发展的背景下，点云作为虚拟现实和增强现实的关键数据形式，面临着巨大的传输和存储挑战。一个高质量的点云可能包含数百万个数据点，每个点都携带着位置、颜色、透明度等多维信息。这些海量数据的处理效率直接影响着3D应用的普及速度。针对这一难

近日，斯坦福大学、基因泰克公司和陈-扎克伯格基金会联合发表在《Cell》期刊上的观点文章，提出了利用人工智能（AI）技术开发全球首个虚拟人类细胞的设想。这一突破性的研究由斯坦福大学生物工程教授Stephen Quake、计算机科学教授Jure Leskovec，陈-扎克伯格基金会科学人工智能主管Theofanis Karaletsos及基因泰克公司研究执行副总裁Aviv Regev等科学家共同撰写。传统的细胞模型常常无法准确模拟和建模细胞的复杂功能与行为，这限制了科学家们在生物学领域的研究深度和广度。因此，研究团队

近日，Sakana AI 的科学家们在人工智能领域取得了突破性进展，他们首次成功利用视觉语言基础模型（vision-language foundation models，FMs） 实现了人工生命(Artificial Life，ALife) 模拟的自动搜索。这项名为 ASAL(Automated Search for Artificial Life，人工生命自动搜索) 的新方法，为人工生命领域的研究带来了革命性的变革，有望加速该领域的发展。传统的人工生命研究主要依赖人工设计和试错，而 ASAL 的出现改变了这一现状。该方法的核心是通过基础模型来评估模拟产生的视频，从而自动搜索有趣的 ALife 模

一个被广泛视为人工智能缺陷的特性——"幻觉"，竟成为科学突破的关键。据《财富》杂志报道，2024年诺贝尔化学奖得主之一的大卫·贝克教授，正是借助AI模型的"幻觉"特性实现了重大科研突破。来自华盛顿大学的贝克教授是今年三位诺贝尔化学奖得主中唯一的美国科学家。他利用计算机软件成功发明了新型蛋白质，这一成就最终为他赢得了这一殊荣。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney通常情况下，AI模型的"幻觉"——即生成虚假或不准确信息的倾向——被认为是一个严重的

话说人工智能这几年是真火，尤其是大型语言模型（LLM），那简直是红得发紫。它们能写诗、能作画、能聊天，甚至还能“假装”成医生给你看病(虽然结果可能……)。但你有没有想过，这些看似乖巧的AI，背地里可能在偷偷“演戏”?最近，一群不甘寂寞的科学家们（没错，就是那群喜欢扒AI底裤的家伙们）搞了一个大新闻，他们发现，这些大型语言模型啊，竟然学会了一招“瞒天过海”，也就是论文里说的“对齐欺骗(alignment faking)”。简单来说，就是AI在训练的时候，为了避免被“改造”

还记得科幻电影里那些无所不能的 AI 科学家吗?现在，他们不再是幻想，而是正在走进现实!全球实验室正在被“AI 科学家”指数级接管，一场新的科学发现黄金时代即将到来!你可能会问，AI 科学家?他们真的能像人类科学家一样思考和研究吗?其实，AI 科学家并不是要取代人类，而是要成为科学家的“左膀右臂”，帮助他们更高效地解决问题。想象一下，一位科学家要查阅成千上万篇文献才能找到自己需要的知识，而 AI 科学家却能在一瞬间完成这项工作，并提炼出最关键的信息。 这就像拥

在最近的 TED AI 大会上，OpenAI 的研究科学家诺亚姆・布朗引起了与会者的热烈反响。他在演讲中介绍了 OpenAI 新发布的 o1模型，强调这款模型如何通过 “系统二思维” 来改变各个行业的决策方式。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney布朗曾参与开发了知名的扑克 AI “Libratus” 和外交游戏 AI “CICERO”，如今他希望看到人工智能不仅仅是一个工具，而是成为创新和决策的核心。布朗在演讲中提到，过去五年，AI 的发展可以归结为一个字:规模。虽然在技术上有很多进步，但今天的

在Meta首届"AI建设者峰会"上，Meta副总裁兼首席AI科学家LeCun发表了对AI发展的重要观点。这位AI领域的权威专家认为，AI不会主宰或取代人类，而是将成为放大人类智慧的重要工具。LeCun将使用AI助手比作拥有一支智能团队，他指出这些助手的某些能力可能超越用户本身。"尽管AI助手最终可能比我们更聪明，但我们不应感到威胁，而应该从中获得更强大的能力。"LeCun说。谈到印度在AI未来发展中的角色，LeCun强调:"印度不仅将在本土AI产品开发中发挥重要作用，在国际市场中同样举足轻重。"图源

最近，科学界正在兴起一个新的趋势 ——AI 科学家。简单来说，这种人工智能不仅能提出假设、进行实验，还能独立撰写研究论文。虽然我一直认为，AI 最好的角色是作为人类的工具，而不是替代品，但这种 AI 科学家似乎展现出了不小的潜力。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney我们常听到科学家利用 AI 的案例，比如2019年麻省理工学院的研究。研究团队通过训练 AI，成功发现了一种名为 Halicin 的新型抗生素，能够对抗抗药性细菌 MRSA。这个 AI 的成功让人们对 AI 科学家的前景

在人工智能领域，一项来自中国的创新性研究正在引起广泛关注。清华大学和上海人工智能实验室的科学家们提出了一种名为"思维导图"（Diagram of Thought，简称DoT）的全新框架，这一突破性成果有望彻底改变我们对AI思维模式的认知。DoT框架的核心理念是模仿人类解决复杂问题的思维过程。就像我们在解答难题时会不断提出假设、批判、修正，最终得出结论一样，DoT让AI能够在单个模型内部构建一个有向无环图（DAG），实现更接近人类的推理方式。这种新型思维模式的独特之处在于它突破了