近日，麻省总医院及布里根妇女医院的研究人员开发了一款革命性的人工智能（AI）工具，能够提前数年预测患者的大脑退化，进而为早期治疗提供机会。这项研究的成果发表于《阿尔茨海默病杂志》，并显示该 AI 工具通过分析睡眠期间的大脑活动微妙变化，使用脑电图(EEG)进行预测。研究团队对281名在初次睡眠研究时认知功能正常的65岁以上女性进行了为期五年的追踪观察。在第二轮评估时，96名参与者发展为认知障碍。研究人员提取了 EEG 数据中的脑电波模式，利用 AI 检测深度睡眠期间

在竞争激烈的市场环境中，戴尔公司（Dell）于本周四发布了2026财年的业绩展望，预计其调整后的毛利率将出现下降。这主要是由于用于生产人工智能(AI)服务器的成本上升所致。此外，戴尔的个人电脑业务在需求疲软的背景下也表现不佳。这家位于德克萨斯州圆石市的公司在盘后交易中股价下跌约2%，尽管其同时宣布将股票回购计划增加100亿美元。戴尔的 AI 服务器配备了英伟达（Nvidia）的强大芯片，旨在满足训练大型语言模型(例如支撑聊天机器人 ChatGPT)的高计算需求。戴尔预计，AI 服务器

近日，微软在其官网正式开源了一款名为 “Magma” 的多模态 AI Agent 基础模型。这款新型人工智能具有跨越数字和物理世界的能力，能够同时处理图像、视频、文本等多种数据类型。与传统的 AI 助手相比，Magma 的独特之处在于其心理预测功能，使其能够更加准确地理解视频中人物或物体的意图及未来行为。Magma 的应用场景十分广泛，用户可以利用这款 AI 进行自动下单购物、查询天气等日常操作。此外，它还能够自动控制实体机器人，并在下象棋等活动中为用户提供实时帮助。这种多模态能

Crunchbase 宣布将放弃其历史数据提供者的角色，转型为一款人工智能（AI）驱动的预测引擎。这一新平台将能够以高达95% 的准确率预测创业公司的融资轮次、收购和成长轨迹，标志着 Crunchbase 的战略发生了重大转变。Crunchbase 的首席执行官贾格・麦康奈尔在接受采访时表示，传统的历史数据行业已经走向衰亡。他认为，数据公司若仅仅依靠历史数据，将在未来面临巨大的挑战。他指出，AI 系统能够轻松处理和分析历史信息，从而威胁到这些数据公司的生存。此次转型使 Crunchbase 能够更好地利

近日，一来自安徽的网友发帖称，自己用DeepSeek推荐的号码来买双色球彩票中奖了引发了不少关注。对此，中国体育彩票官方微信发文提醒公众，任何关于 AI 预测中奖号码的说法都是不可信的。中国体彩在声明中明确表示，彩票的每次开奖都是独立的随机事件，开奖号码完全随机生成，无法被任何技术手段所预测。无论是人工智能选号，还是机选，产生的号码都是随机的，因此中奖的概率也是相同的。任何人声称能通过 AI 技术提高中奖概率，实属欺诈行为。同时，中国体彩还强调，研究历

市场调研机构 Omdia 发布了一份报告，指出中国生成式人工智能（GenAI）软件市场正迎来快速增长。报告显示，预计到2024年，中国的 GenAI 软件收入将达到18亿美元，约合131亿元人民币。这一市场仍处于起步阶段，但未来五年的发展潜力巨大，市场规模将增长5.5倍，预计到2029年，市场规模将增长至98亿美元，约714亿元人民币。Omdia 的报告强调，生成式 AI 技术的应用场景正在不断扩大，未来将涵盖更多行业和领域。该收入数据不包括其他关键技术，例如 AI 训练和推理芯片、服务器、数据中心建

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

量子计算正迅速成为人工智能（AI）领域的新机会。在过去的一段时间里，AI 已成为科技行业最大的投资热点，半导体股票因其在生成 AI 应用中的关键角色而受益匪浅。然而，最近量子计算这一领域逐渐引起了投资者的关注，成为投资的新亮点。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney根据最近的市场趋势，许多量子计算公司的股票在2024年底时经历了显著的上涨，包括 IonQ、D-Wave Quantum、Quantum Computing 和 Rigetti Computing 等。这些公司在2024年初时的股价还很低，但经过一段时间的快速

在近日举办的千帆思享会生命科学专场上，百度智能云隆重推出了全新的生物计算大模型工具 HelixFold3。该工具是由百度螺旋桨 PaddleHelix 团队与云高性能计算平台 CHPC 团队联合开发的，旨在为生命科学研究提供更加精确、高效和便捷的解决方案。HelixFold3的发布，标志着生物计算领域的又一次技术突破。该模型特别针对 RNA 结构预测、共价修饰及抗原抗体等复杂生物场景进行了优化。以往，这些领域的研究往往面临着高昂的时间成本和计算难度，而 HelixFold3则通过其先进的算法和大规模计算

谷歌研究团队近日推出了 TimesFM（时序基础模型）2.0，这是一个专为时间序列预测而设计的预训练模型。该模型旨在提升时间序列预测的准确性，并通过开源和科学共享的方式，推动人工智能的发展。TimesFM2.0模型具备强大的功能，能够处理高达2048个时间点的单变量时间序列预测，且支持任意预测时间跨度。值得注意的是，尽管模型的训练最大上下文长度为2048，但在实际应用中，可以处理更长的上下文。模型专注于点预测，同时实验性地提供了10个分位头，但这些在预训练后尚未经过校准。

未来，AI助手可能在早期就预测并影响我们的决策，甚至在我们意识到自己做出决定之前，就将这些正在形成的“意图”实时出售给能够满足需求的公司。这并非科幻小说，而是来自剑桥大学AI伦理学家的警告。他们认为，我们正处于一个“利润丰厚但令人不安的数字意图信号新市场”的开端，从购买电影票到为候选人投票，都将受到影响。他们称之为“意图经济”。剑桥大学未来智能中心（LCFI）的研究人员认为，生成式AI的爆发以及我们对聊天机器人的日益熟悉，开启了“说服性技术”的

麻省理工学院（MIT）的科学家正在开发一种人工智能(AI)工具，该工具能够生成逼真的卫星图像，以展示潜在的洪水情景。这项技术结合了生成式AI模型和基于物理学的洪水模型，旨在更准确地识别高风险区域，并为决策者提供可靠的可视化支持。AI+物理模型:生成更精准的洪水图像据Space.com报道，该工具首先通过物理学模型来识别有洪水风险的区域。然后，它会根据即将到来的风暴强度，生成该区域在洪水过后可能呈现的详细鸟瞰图。该工具采用了一种创新的方法，将生成式对抗网络（GAN）

亿万富翁埃隆・马斯克在其社交平台 X 上发表了关于人工智能（AI）的最新预测，称未来几年的 AI 技术将会有惊人的进步。他表示，预计到2025年底，AI 的智力将超越任何单个个体，而到了2027至2028年，AI 甚至有可能超越所有人类的智力。马斯克的这一预测引发了广泛关注，许多人对 AI 的发展速度和潜在影响感到震惊。马斯克在帖子中指出，当前人类对 AI 发展的关注和理解仍显不足。随着技术的迅速发展，他认为 AI 在未来几年将展现出更强大的智能，可能会彻底改变人类的生活和工作方式

近日，研究团队发布了一项新的图像超分辨率（SR）技术，该技术基于扩散反演(Diffusion Inversion)，旨在通过充分利用大型预训练扩散模型中的图像先验信息，提升图像的分辨率和清晰度。这项研究由来自不同学术机构的三位学者共同完成，他们的目标是为图像超分辨率领域带来新的突破。在这项技术中，研究者们设计了一种名为 “部分噪声预测”（Partial noise Prediction）的策略，该策略通过构建扩散模型的中间状态作为起始采样点。这一核心方法依赖于一个深度噪声预测器，该预测器能够为

还在为模糊不清的照片烦恼吗?一款名为InvSR的全新图像超分辨率工具横空出世，它能以极简的处理步骤，让图像瞬间变得清晰锐利。这款工具的强大之处在于，它利用了大型预训练扩散模型中蕴藏的丰富图像先验知识，实现了高效且高质量的图像分辨率提升。InvSR的核心技术在于其创新的部分噪声预测策略。它巧妙地构建了扩散模型的中间状态，作为采样过程的起始点，并利用一个深度噪声预测器来估计正向扩散过程中的最佳噪声图。经过训练，这个噪声预测器能够精准地在扩散轨迹上初

李飞飞团队推出了一种新的多模态模型，该模型能够理解和生成人类的动作，并通过结合语言模型，实现了对口头和非口头语言的统一处理。 这一突破性的研究，使得机器不仅可以理解人类的指令，还能读懂动作中蕴含的情绪，从而更自然地进行人机交互。该模型的核心在于其多模态语言模型框架，能够接收音频、动作和文本等多种形式的输入，并输出所需的模态数据。 结合生成式预训练策略，该模型在多个任务上展现出卓越的性能。 例如，在协同语音手势生成方面，该模型不仅超越了

麻省理工学院（MIT）科学家们最近发布了一款强大的开源人工智能模型，名为 Boltz-1。这一创新有望显著加速生物医学研究和药物开发。Boltz-1是首个完全开源的模型，能够在生物分子结构预测方面达到与谷歌 DeepMind 的 AlphaFold3相同的先进水平。该模型的开发团队来自 MIT Jameel 机器学习健康诊所，主要由研究生杰里米・沃尔文德和加布里埃尔・科尔索领导，合作团队还包括 MIT 的研究员萨罗・帕萨罗以及电气工程与计算机科学教授瑞吉娜・巴兹利和汤米・亚卡拉。在12月5日的发布会上，沃尔

博通公司在最近的财报电话会议上，首席执行官Hock Tan分享了对未来 AI 芯片市场的乐观展望，预计到2027年，公司在这一领域的收入将显著增长。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney他表示，博通的 AI 相关产品和网络的服务可寻址市场（SAM）预计将在600亿到900亿美元之间。谭还透露，博通目前与三家主要的超大规模客户合作，且还有两家潜在客户正在进行深入洽谈，这些客户计划购买数百万个博通的 AI 加速器(XPU)，以提升他们的人工智能工作负载。Hock Tan分强调，这一进程并非

在最近的 NeurIPS 年会上，OpenAI 的联合创始人伊利亚・苏茨科夫（Ilya Sutskever）分享了他对超智能人工智能(AI)未来发展的看法。他指出，超智能 AI 的能力将超越人类，未来将会展现出一种与当前 AI 截然不同的特质。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney苏茨科夫表示，超智能 AI 将具备 “真实的主动性”，这与现在的 AI 相比有着显著差异。目前的人工智能被认为是 “非常轻微主动” 的，它们在处理任务时更多依赖于预设的算法和数据。然而，苏茨科夫预测，未来的超智能 AI 将具

博通公司周四发布了超出华尔街预期的季度营收预测，并预计未来几年其定制人工智能芯片的需求将激增。这家总部位于加利福尼亚州帕洛阿尔托的公司股价在盘后交易中上涨14%，此前首席执行官陈福阳在电话会议上告诉投资者，他预计2027财年人工智能带来的营收机会将在600亿至900亿美元之间。陈福阳表示，届时可能有三家“超大规模”客户部署数百万个 AI 芯片集群。大型科技公司一直在努力减少对领头羊英伟达 （NVDA.O） 制造的昂贵且供应受限的 AI 处理器的依赖，这有助于为所谓的超