DeepMind 的 AI 破解 DNA“暗物质”密码
谷歌 DeepMind 于 2025 年 6 月 25 日发布了 AlphaGenome，这是一款革命性的人工智能模型，能够解读人类 DNA 中 98% 不编码蛋白质但调控基因活性的区域。该模型可分析长达 100 万碱基对的 DNA 序列，并预测基因变异对生物过程的影响，有望彻底改变基因组医学...
谷歌 DeepMind 于 2025 年 6 月 25 日发布了 AlphaGenome，这是一款革命性的人工智能模型，能够解读人类 DNA 中 98% 不编码蛋白质但调控基因活性的区域。该模型可分析长达 100 万碱基对的 DNA 序列，并预测基因变异对生物过程的影响，有望彻底改变基因组医学...
OpenAI 宣布，其实验性推理语言模型在 2025 年国际数学奥林匹克（IMO）中取得了金牌级别的表现，在与人类选手相同的条件下成功解答了 6 道题中的 5 道。这一突破标志着人工智能推理能力的重大进步，展现了此前被认为是人类独有的持续创造性思维。此成就正值 OpenAI 准备推出 GPT-...
由MIT校友Sam Rodriques联合创办的FutureHouse推出了一套专为科学研究设计的AI智能体平台，旨在打破信息瓶颈。这一平台包含四个AI智能体——Crow、Falcon、Owl和Phoenix，分别专注于科学发现流程的不同环节。目前，科学家们已经在帕金森病等领域利用这些工具加速...
来自利物浦大学和南安普顿大学的研究人员开发出了一款名为CrystalGPT（官方名称为MCRT）的开创性AI模型。该系统基于超过70.6万个实验晶体结构进行训练，将基于图的原子表示与拓扑成像相结合，能够同时分析分子结构细节与更广泛的模式。这一创新使得AI能够在极少数据的情况下准确预测晶体属性，...
谷歌 DeepMind 推出了 AlphaGenome，这是一款突破性的 AI 系统，能够预测基因组非编码区域的遗传变化如何影响基因表达。这一基于 Transformer 的模型可同时分析多达一百万个 DNA 碱基，帮助研究人员通过追踪基因突变的后果来定位疾病成因。AlphaGenome 已向...
由MIT研究人员主导的一项综合性研究识别出了阻碍AI全面自动化软件开发的关键挑战。该研究由Armando Solar-Lezama教授领导，于2025年7月16日发表，提出了一条从简单代码生成迈向复杂工程任务的路线图。研究呼吁业界共同努力，开发更优质的基准测试、提升人机协作，并创建能够反映真实...
麻省理工学院（MIT）研究人员开发了CodeSteer智能助手，可指导大语言模型在文本与代码生成之间切换，直到正确回答复杂问题。该系统使大模型在数学、空间推理等符号任务上的准确率提升超过30%，让能力较弱的模型也能超越更先进的对手。这一突破有望极大提升AI在机器人、供应链管理等需精确计算推理领...
斯坦福大学以人为本人工智能研究院（HAI）发布了全面的2025年AI指数报告，揭示了人工智能能力、投资和应用的前所未有增长。报告显示，2024年全球私人AI投资达到创纪录的2523亿美元，其中美国投资高达1091亿美元，几乎是中国的12倍。这份权威报告已发布至第八版，涵盖了技术表现、经济影响、...
非营利性 AI 研究实验室 FutureHouse 推出了一个具有突破性的 AI 平台，集成了超智能 AI 代理，旨在加速科学发现。该平台于 2025 年 5 月 1 日发布，内置多款专为文献检索和综述任务设计的智能代理，在相关领域的表现超越了人类研究者。近期，FutureHouse 通过其多...
Google DeepMind 发布了 AlphaGenome，这是一款突破性的人工智能模型，能够解读此前被认为是“暗物质”的 98% 人类 DNA 非编码区域，这些区域负责调控基因活性。该模型可分析长达一百万碱基对的序列，并预测基因变异如何影响基因表达、RNA 剪接及其他生物过程。科学家称其...
谷歌 DeepMind 于 2025 年 6 月 25 日发布了 AlphaGenome，这是一款突破性的人工智能模型，能够解读人类基因组中非编码区域——占 DNA 总量 98%、不直接生成蛋白质但调控基因活性的部分。该模型可分析长达一百万碱基对的 DNA 序列，并预测数千种分子属性，包括基因...
Google DeepMind 发布了 AlphaGenome，这是一款突破性的人工智能系统，能够分析多达一百万个 DNA 碱基对，预测基因调控和突变效应。这项技术标志着基因组学研究的重大飞跃，有望彻底改变疾病理解和药物开发。AlphaGenome 还与近期其他 AI 创新成果并驾齐驱，包括自...
麻省理工学院（MIT）研究人员首次揭示了大语言模型（LLM）中位置偏置的根本原因。该现象指模型在处理文档时，往往过度关注开头和结尾的信息，而忽视中间内容。研究团队提出的理论框架显示，模型架构中的因果掩码和注意力机制等设计选择，会在训练数据本身不存在偏置时，仍然导致模型固有的偏置。这一突破为开发...
谷歌研究团队基于Gemini 2.0开发了一套AI共研科学家系统，能够帮助研究人员生成新颖假设并加速科学发现。在一次引人注目的演示中，该系统独立提出了包膜形成噬菌体诱导染色体岛（cf-PICIs）如何与多种噬菌体尾部相互作用以扩展其宿主范围的机制，这一发现与尚未发表的实验结果相吻合。专家评估显...
研究人员发现，大型语言模型（LLMs）在博弈论框架下展现出复杂的社会推理能力。一项由Eric Schulz博士领导的研究表明，这些AI系统在自利决策方面表现出色，但在协调与团队合作任务中仍有不足。研究团队提出了一种名为“社会链式思维”（SCoT）的新方法，通过引导模型考虑他人视角，显著提升了A...
日内瓦大学和伯尔尼大学的研究人员开展了一项开创性研究，发现包括ChatGPT在内的六大主流AI系统在标准情商评估中显著优于人类。AI在应对情绪化场景时的准确率高达82%，而人类仅为56%。此外，ChatGPT-4还能自主生成高质量情商测试，其可靠性与专家设计的测试不相上下。
最新研究揭示，大语言模型（LLMs）与人脑在语言处理方式上存在诸多相似之处，二者均采用下一个词预测和上下文理解机制。研究显示，LLMs在预测神经科学实验结果方面已超越人类专家，但其能效仍远低于人脑。这些发现预示着受大脑启发的计算方式有望彻底变革人工智能的发展。
麻省理工学院（MIT）研究人员发现，广泛应用于医学影像分析的视觉-语言模型（VLMs）无法理解“无”“不是”等否定词。这一关键缺陷可能导致AI系统在按特定标准检索医学影像时出现严重诊断错误。该研究于2025年5月14日发表，并推出了新的评测基准NegBench，以评估和提升AI视觉系统对否定的...
东京大学的研究人员开发出了一套突破性的数字实验室（dLab）系统，实现了薄膜材料合成与评估的全自动化。该系统利用机器学习与机器人技术，无需人工干预即可自主制备样品并进行全面测量。通过标准化数据格式并连接模块化仪器，dLab加速了材料开发进程，让研究人员能够专注于科学发现的创造性工作。
2025年5月8日发表的一项新研究发现，人类对人工智能创造力的感知在很大程度上受到创作过程可见性的影响。阿尔托大学的研究人员通过实验表明，观察AI创作艺术作品的过程能够提升人们对其创造力的评价，这一发现挑战了传统上将创造力仅归因于最终成果的观点。该研究对创意AI系统的设计与评估具有重要意义，有...