至顶网软件频道消息:本世纪初的几次炭疽病菌袭击使公众害怕来历不明的白色粉末,但不幸的是,识别炭疽需要专家知识和时间。Korea Advanced Institute of Science and Technology(韩国科学技术高级研究所)的一个科学家团队可能已经使用人工智能找到了解决这个问题的方法,他们表示这种方法可以比人类更快地发现炭疽。
炭疽是由炭疽杆菌引起的感染,甚至会危及生命,通常是在家畜中发现。由于细菌的可用性和耐用性,美国和苏联在冷战期间都制造了炭疽的生化武器。
炭疽芽孢可以在恶劣的条件下长时间存活,这个特点使其易于运输和递送。Centers for Disease Control and Prevention(疾病控制和预防中心)表示,炭疽是生物恐怖袭击中最有可能使用的生物制剂之一。
炭疽病如果在感染的早期获得治疗,是可以被治愈的,但症状有时候在接触后几天甚至几个月内都不会出现,这就是为什么尽快识别出孢子至关重要。来自KAIST的研究团队表示,他们的人工智能不仅可以准确地发现炭疽病菌,而且还是在不到一秒的时间内完成它。
该团队在《Science Advances》杂志上发表了一篇论文,介绍了他们是如何通过将深度学习和计算机视觉与创建微生物三维扫描的极其强大的显微镜相结合以创造人工智能的。他们专门对人工智能进行了培训,以识别不同类型的炭疽杆菌,但他们希望同样的深度学习方法也可以应用于其他微生物。
虽然人工智能得到了有希望的结果,但仍然不太完美。在完成确定炭疽病菌的任务时,人工智能可以实现96%的准确度,这个团队称之为“非常准确”。作为测试,他们还试图训练同样的人工智能来识别李斯特菌,准确度达到85%。考虑到人工智能并不是为了这个目的而设计的,该团队认为这个准确度“高得令人惊讶”。
研究小组在论文中表示,他们的深入学习方法可以在打击危险病原体方面迈出意义非凡的一步。
好文章,需要你的鼓励
Databricks在旧金山Data + AI峰会上推出多项重磅产品,包括支持AI智能体实时访问数据湖的Lake TAP架构、毫秒级查询引擎Reyden,以及具备持续学习能力的Genie One智能平台。CEO Ali Ghodsi表示AGI已经到来,当前核心挑战在于如何将其真正融入企业运营。Databricks还宣布收购AI安全平台Panther Labs,并推出Unity AI Gateway用于企业AI治理与成本管控。
DRPO通过将DPPO的硬性掩码替换为平滑二次正则化,使大型语言模型强化学习训练更稳定,在多种模型规模和精度设置下均优于PPO、GRPO、SPO等主流方法。
谷歌Wear OS 7已开始向Pixel Watch设备推送,此次更新带来最高10%的续航提升、实时通知Live Updates及跨设备音频控制功能。更值得关注的是,谷歌正将智能手表定位为其AI生态系统的核心枢纽,与智能眼镜、耳机等设备深度联动。Gemini AI功能将于年内陆续上线,包括自然语言生成表盘和跨应用多步操作。此外,重塑后的Fitbit应用引入AI健康教练,但用户生物特征与医疗数据的隐私保护问题仍是谷歌面临的重大挑战。
WorldOlympiad是浙大、阿里等机构联合提出的视频世界模型评测基准,从物理规律、三维几何一致性和长程交互控制三个维度评测AI视频模型,首次实现跨游戏、机器人、真实世界场景的统一评测。