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近期，中国科学院金属研究所张哲峰研究员团队制备出具有高抗疲劳性能的3D打印钛合金材料。该项研究成果2月29日发表在《自然》杂志上。

金融界2024-02-29

2023年度“中国科学十大进展”发布，AI大模型为精准天气预报带来新突破

揭示人类基因组暗物质驱动衰老的机制：科学家们对人类基因组的暗物质进行了深入研究，揭示了其驱动衰老的机制，这对理解人类衰老过程以及开发抗衰老药物具有重要意义。发现大脑“有形”生物钟的存在及其节律调控机制：这一发现揭示了大脑中的生物钟及其调控机制，有助于我们更好地理解人体的生物钟系统，并可能为治疗生物钟紊乱相关疾病提供新的思路。农作物耐盐碱机制解析及应用：科学家们对农作物的耐盐碱机制进行了深入研究，为农业生产和土地资源的利用提供了新的可能性。新方法实现单碱基到超大片段DNA精准操纵：这项技术的发展为基因编辑和遗传疾病治疗等领域提供了新的工具和方法。揭示人类细胞DNA复制起始新机制：科学家们对人类细胞DNA复制的起始机制进行了深入研究，这对理解细胞生命活动和疾病发生机制具有重要意义。 “拉索”发现史上最亮伽马暴的极窄喷流和十万亿电子伏特光子：高海拔宇宙线观测站“拉索”的这一发现为我们揭示了宇宙中的极端物理现象，对理解宇宙的奥秘具有重要意义。玻色编码纠错延长量子比特寿命：这项进展展示了量子计算领域的新突破，通过玻色编码纠错技术延长了量子比特的寿命，为量子计算的发展奠定了基础。揭示光感受调节血糖代谢机制：科学家们发现了光感受对血糖代谢的调节作用，这一发现为我们理解人体代谢过程提供了新的视角。发现锂硫电池界面电荷存储聚集反应新机制：这项研究为开发高性能锂硫电池提供了新的理论支持和技术指导。

金融界2024-02-29

出门问问创始人开售AI课 2999元一年

AI科学家、出门问问创始人李志飞开始销售AI课程。据李志飞AI课的宣传页面显示，其课程费用为2999元一年，包含会员专属研讨会12场；加入专属社群以及获得一些线下活动参与资格，包括线下研讨会、跨年大课、1v1咨询、私董会等。据悉，李志飞曾在美国约翰霍布斯金大学攻读博士学位，研究智能机器人翻译。毕业后加入谷歌总部担任科学家，从事机器翻译的研究和开发工作，任职期间主要开发了谷歌的手机离线翻译系统。2012年，李志飞从谷歌辞职，创办上海羽扇智信息科技有限公司，推出移动语音搜索产品“出门问问”。

金融界2024-02-29

岩山科技（002195.SZ）：脑电大模型目前尚处于研究阶段，尚未产生营业收入

学博士后研究员、德国马克普朗克学会研究科学家、中国科学院上海微系统与信息技术所研究员李孟博士领衔。李孟博士的主要研究成果包括：深耕大脑神经解码（斑马鱼、啮齿类动物和人类大脑）、类脑计算和原生脑计算（脑机接口）等前沿领域。在哈佛大学工作期间，破解了全球首例斑马鱼全脑十万量级神经元网络，相关研究工作发表于顶级学术期刊Nature，并被Nature杂志以“NewsandViews”和“NewsFeature”形式进行单独评论和报道，是脑科学与人工智能交叉领域的里程碑式工作。下图为Nature期刊中关于斑马鱼全脑神经网络解析的论文，李孟博士为并列第一作者：二、介绍环节 1、什么是类脑人工智能？类脑人工智能是一种模拟生物大脑神经网络结构和功能的人工智能系统。其设计灵感来自于生物大脑的神经元网络，试图模拟大脑的学习、感知和决策能力。类脑人工智能系统具有复杂模式识别、语言处理和决策任务等能力。类脑人工智能是脑科学研究的重要组成部分，涉及医学、生物学、计算机科学、材料学、数据科学、社会科学和人文科学等多交叉领域，其核心内容是对生物大脑神经网络的精确解析。脑科学和人工智能是当今国际科学研究的两大热点，类脑人工智能是这两大学科相结合的新兴交叉学科。其目标是利用最新的脑科学与人工智能技术及工具，通过破译生物大脑的结构和功能，绘制大脑功能、结构和信息处理图谱，从微观、介观和宏观水平加深对生物大脑工作原理的理解，并构建模拟生物大脑的人工神经网络系统，最终达到“认识脑、保护脑和模拟脑”的目标。 2、什么是脑机接口（BCI）？脑机接口（Brain-ComputerInterface，BCI）通常是指不依赖常规的脊柱或外围神经肌肉组织系统在大脑与外部环境之间建立一种新型的信息交流与控制通道，以便实现脑与外部设备之间的直接交互。此外，脑机接口还涉及双向交互，其中包括来自计算机或环境的反馈，可通过神经调制技术来影响大脑活动。脑机接口技术是类脑人工智能研究的一个细分领域，旨在打破大脑与外界信息交互瓶颈，是实现人机交互、人机交融的必由之路。 BCI技术原理：首先，通过数据采集设备采集大脑神经系统的活动信号；然后，将记录的数据通过放大、滤波、模数（A/D）转换等方式转换为计算机可识别的数字信号；随后，利用神经信号处理器对记录的信号进行预处理，提取特征，再将特征转化为输出指令以达到替换、恢复、增强、补充大脑功能的目的。 3、脑机接口系统是什么？行业内企业的进展如何？典型的BCI系统主要包括四个部分：信号采集、信号处理、设备控制和反馈环节。其中，信号处理部分包括预处理、特征提取和神经解码。脑机接口的技术体系主要分为硬件层和软件层。硬件层包括脑电采集设备和脑电信号处理设备。脑电采集设备包括核心材料和器件、电极，脑电信号处理设备包括芯片、电源等。软件层包括脑电信号预处理分析、核心解码算法、通信计算和安全隐私。随着材料科学、信号处理、医疗设备的不断进步，可以采集到的脑电信号的数据量越来越庞大，如何从海量的数据中提取出所需颗粒度的信息，其中的脑电解码算法是脑机接口系统中急需突破的关键。近年来脑机接口行业发展较为迅速，马斯克创建的Neuralink专注研发脑机接口技术，探索将设备植入人脑记录脑部活动，颠覆了传统脑机接口企业的商业模式，开发出了R1手术机器人与N1脑机接口芯片。黑石（BlackrockNeurotech）推出了NeuroPort电极，并推动了犹他阵列成为BCI行业主流。美国Google的DeepMind实验室在机器学习算法和人工智能方面有着突出的研究成果，能够对脑信号进行高效的分类和识别，实现对脑机接口的精准控制。美国BrainGate团队也在脑机接口数据处理方面取得了重要突破，他们利用机器学习算法实现了运动意图的准确识别和肢体运动控制。 4、公司在类脑人工智能领域的研究涉及哪些细分领域？公司在承继了控股股东多年在类脑人工智能领域的研究成果基础上，于2023年8月成立了岩思类脑人工智能研究院。岩思类脑研究院目前主要致力于（1）大脑内部状态解析与调控（2）深度生成式大脑信号解码算法（亦称“脑电大模型”）（3）非器质性重大脑疾病的诊断和干预等前沿领域的研究。 5、岩思类脑研究院为什么要重点开展大脑内部状态解析与调控、及脑电大模型的研究？大脑内部状态解析与调控是认识脑、保护脑的关键，对人类了解生物大脑和诊治重大脑疾病有重要意义；建立脑电大模型是实现实时、精准、多维度神经解码的核心技术，是行业公认的BCI领域研究重点和难点，以上两点是岩思类脑研究院的重点研究方向。如同海量语料是语言大模型的必要条件，类脑人工智能的燃料是海量脑电数据。随着以Neuralink、BlackrockNeurotech、BrainGate、Synchron等BCI硬件研发厂商的持续技术进步，侵入式硬件终将会达到比现在更先进的状态，从而更安全、高效、精准、方便地获取病人或正常人的高通量大脑神经活动数据，采集到的脑电信号将以指数级增长，如何在海量脑电信号中解读大脑意图将成为人机交互的瓶颈。正如当前语言大模型所取得的极大成功，未来构建脑电大模型是脑机接口、人机交互的必然选择。基于上述思考，岩思类脑暂时跳过电极、芯片等硬件的研发，直接提前布局脑电大模型的构建和研发，从而可以适应现在及将来非侵入式、侵入式等多种方式获得的海量脑电神经网络数据，以脑电大模型为硬件赋能，从而达成实时、精准、高效的人机交互系统。 6、什么是脑电大模型？脑电大模型的研究目标是什么？脑电大模型是基于海量大脑神经网络活动数据进行预训练的超大型深度学习模型，该模型通过预训练学习大脑神经信号的本征表达和动态特性，具有解析生物大脑各种复杂功能的泛化能力。脑电大模型作为底层算法模型赋能脑科学、脑健康、脑机接口、人机交互等前沿领域。行业公认的脑电大模型研究目标包括：最大限度的学习、理解并模拟生物大脑的运行方式，创造像生物、甚至人类一样思考的AI（即类脑人工智能的“ChatGPT”），进而通过转译大脑中的意念并输出给下游外设（如机械臂、人形机器人等）或下游AI系统（GPT、文生视频AI等），实现实时、高通量的大脑与外部物理世界或者虚拟元宇宙的无界沟通。 7、公司在脑电大模型领域的研究方法如何？目前岩思类脑的脑电大模型研究处于什么阶段？岩思类脑研究院不断尝试用AI与脑科学相结合的方式解决脑科学的问题，通过用生成式AI、对比学习等方式，并配合以专业的脑科学实验范式，实现脑电大模型的研发。研发过程包括数据采集、数据清洗、预处理、数据token化、模型预训练、基于下游任务的fine-tuning、模型验证与优化等反复迭代的多个环节。目前岩思类脑已经开始尝试进行脑电大模型的预训练，目的在于使脑电大模型学会脑电信号的变化规律后，将大模型底层压缩出来的本征特征做为下游任务的输入，从而完成大脑意念的转译。未来待脑电大模型成熟后，可衔接外设完成脑机接口或元宇宙的互动，或者与其他多模态大模型配合实现大脑意念的具象显示和实时互动。此外，脑电大模型还可通过分析备试对象大脑活动的异常状态，对非器质性脑疾病进行早期筛查、干预和疗效评估。 8、岩思类脑的商业化进展如何？研究成果可以用在哪些领域？岩思类脑研究院的脑电大模型目前尚处于研究阶段，尚未产生营业收入。研究成果理论上可以适用于非器质性脑疾病的早期筛查和干预、脑科学研究、人机交互、智能驾驶、机器人、元宇宙等多个领域。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-02-29

智象未来创始人称三个月内追赶Sora

部科技创新2030人工智能重大项目首席科学家梅涛认为，Sora的出现，为行业提供了很好的技术方向，智象将继续升级模型训练，希望能够在三个月内尽快追赶Sora的步伐。

金融界2024-02-28

揭秘Benz奔驰：最强燃烧符文的加密新星

Mint次数30次，纯手搓，防巨鲸，防科学家。单次向Mint合约地址转入0.025BNB，多转或少转无效，禁止交易所转账！！！ DEX热搜强力曝光；完美机制营销拉满；强庄操盘暴力拉升。燃烧 + 买入添加LP分红 +回流 + 销毁=暴涨不回调，致力于打造一币一奔驰！ Benz奔驰的创新精神体现在以下几个方面：首先，符文技术为代币提供了强大的安全保障。在区块链的世界里，安全始终是首要任务。Benz奔驰采用先进的燃烧底池技术，使得交易更加安全可靠，有效防范各种恶意攻击。这不仅保护了代币持有者的利益，也为整个加密货币生态树立了安全标杆。其次，符文技术的应用进一步提升了Benz奔驰的稀缺性和价值。Benz奔驰通过燃烧底池机制（底池每小时单边通缩0.5%，每天底池单边通缩12%），进一步将代币的供应量将逐渐减少，而需求却持续增长。这种供需关系的变化，无疑将推动Benz奔驰的价值不断攀升。此外，Benz奔驰采取低税率（买卖3.5/3.5：1%营销 + 0.5%回流 + 1%销毁 + 1%持币分红U（20枚以上）），这不仅展现了Benz奔驰格局，也为其赢得了更多支持者和投资者。作为币安链生态的一部分，Benz奔驰还拥有得天独厚的优势。币安链生态的强大支持和资源整合能力，为Benz奔驰的发展提供了有力保障。同时，Benz奔驰也将为币安链生态的繁荣做出积极贡献，形成互利共赢的局面。现在正是抓住机遇的时刻，让我们一起拥抱Benz奔驰带来的变革与机遇！来源：金色财经

金色财经2024-02-28

今年AI最大盛典登场！聚焦3篇关键研究论文：TA们将翻转人工智能市场……

个AI及其附属学科的研究人员、从业者、科学家、学生和工程师之间的科学交流。第38届AAAI会议包括技术论文演示、特别曲目、特邀演讲者、研讨会、教程、海报会议、高级会员演示、竞赛和展览计划，以及一系列即将宣布的其他活动。#AI热潮# 在今年会议中，有3篇关键研究论文引发关注，从多视图学习的新颖方法到药物发现的深度生成模型，以及公平的顺序决策，这些研究为可以改变我们日常生活的创新铺平了道路。 (来源:BNN) 多视图学习的新视野第一篇获奖论文《可靠的冲突多视图学习》(Reliable Conflictive Multi-view Learning)，由Cai Xu及其同事撰写，介绍了一种创新的多视图学习方法。该方法因其处理冲突数据实例的能力而脱颖而出，提供决策结果和可靠性。#行业盛事# 这项工作的意义在于它有可能提高AI系统在自动驾驶等关键应用中的准确性和可信度，在这些应用中，必须协调来自不同传感器的相互冲突的数据才能做出安全的决策。多视图学习长期以来一直是AI领域的一个挑战，这篇论文标志着向前迈出了重要的一步。利用AI彻底改变药物发现在药物发现领域，Chen Li和Yoshihiro Yamanishi的论文GxVAEs: Two Joint VAEs Generate Hit Molecules from Gene Expression Profiles展示了一种新颖的深度生成模型，可以根据基因表达谱生成具有生物学意义的分子。这一突破有可能显着加速新药的发现过程，使其更快、更具成本效益和效率。该模型通过展示产生命中分子的能力，可能会导致目前缺乏有效药物的疾病的治疗取得进展。这项工作与制药行业正在进行的努力相一致，例如Daewoong Pharmaceutical的AI药物发现系统 Daisy，旨在快速识别活性物质并预测药物特性。确保顺序决策的公平性第三篇论文是Nikhil Chandak和团队的《顺序决策偏好的比例聚合》(Proportional Aggregation of Preferences for Sequential Decision Making)，解决了顺序决策中公平性的复杂问题。通过提出旨在实现决策比例代表制的方法，本研究解决了影响社会的AI应用对公平性的关键需求，例如投票系统和资源分配。该论文的公平顺序决策方法在选民偏好必须随着时间的推移进行汇总的情况下尤其重要，以确保少数意见在结果中得到公平的体现。通过这项研究，将有助于人们日益认识到AI开发中道德考虑的重要性。 AAAI 2024会议的这些关键研究论文强调了AI社区致力于通过创新解决方案解决复杂问题，随着AI的不断发展，对造福社会和改善人类生活的应用的关注仍然至关重要。这些作品的认可不仅表彰了相关研究人员的卓越技术，还凸显了AI对世界产生积极影响的潜力。

圈内人2024-02-27

“拉索”确认首个超级宇宙线源

科学家利用我国高海拔宇宙线观测站“拉索”（LHAASO），在天鹅座恒星形成区发现了一个巨型超高能伽马射线泡状结构，并从中找到了能量高于1亿亿电子伏宇宙线起源的候选天体。这是迄今人类能够确认的第一个超级宇宙线源。该研究由中国科学院高能物理研究所牵头的“拉索”国际合作组完成，相关成果2月26日在学术期刊《科学通报》以封面文章形式发表。

金融界2024-02-26

三友医疗(688085.SH)三名实控人合计耗资一千余万元增持股份

6日，公司实际控制人之一、董事长兼首席科学家Michael Mingyan Liu(刘明岩)和实际控制人之一、董事兼总经理徐农合计增持金额1343.80万元，已超过本次增持计划下限金额的50%。公司实际控制人之一兼董事、资深副总裁、董事会秘书David Fan(范湘龙)增持金额365.14万元，已超过本次增持计划下限金额的50%。上述增持主体的增持计划尚未实施完毕，增持主体将继续按照相关增持计划，在增持计划实施期限内增持公司股份。

金融界2024-02-26

都有哪些AI 业务分类与值得关注的加密项目？

市场来解决数据垄断问题，该市场允许数据科学家和 AI 工程师以成本效益高且保护隐私的方式交换和授权可验证的数据集。该项目旨在发展一个去中心化的数据平台，支持机器学习（ML）模型。 2024 年 1 月 23 日，Bagel Network 完成 310 万美元 Pre 种子轮融资。 SingularityNET SingularityNET 是一个 AI 服务交易平台，帮助撮合 AI 服务开发人员和用户。开发人员可以将他们的服务发布到 SingularityNET 网络以赚取收入；用户可以通过 SingularityNET 交易平台将服务集成到自己的网站、应用程序或其他产品中。 FedML FedML 是一个去中心化协作的机器学习平台，用于在任何地方以任何规模进行去中心化和协作式 AI，例如可以训练、部署、监控和持续改进机器学习模型，同时以保护隐私的方式在组合数据、模型和计算资源上进行协作。 2023 年 3 月 28 日，FedML 完成了 600 万美元种子轮融资。 Numerai Numerai 是一种由数据科学家网络建立、使用人工智能技术的新型对冲基金。其核心优势是免费数据集。它由经过清理、规范化和混淆的高质量财务数据组成。 Allora Allora 是一个自我完善的去中心化人工智能网络, 使应用程序能够通过自我改进的 ML 模型网络利用更智能、更安全的 AI。通过结合众包机制（同行预测）、联邦学习和 zkML 的前沿研究. Upshot Upshot 最初是尝试利用众包来预测资产价格。经过不断发展，创建了能够分析超过 4 亿资产的 AI 模型和一个无需信任且自我改进的去中心化人工智能网络。目前，项目推出了 Upshot 机器智能网络，旨在众包由机器学习模型产生的金融Alpha，并由“Alpha证明”奖励机制提供支持。模型验证模型验证在区块链与人工智能结合的领域中，指的是利用区块链技术来确认和保证AI模型的性能、安全性和透明度。这个过程涉及到使用区块链的不可篡改和透明的记录特性，来验证AI模型的训练数据、算法逻辑和性能指标。模型验证的目的是建立用户对AI模型的信任，确保模型的决策过程可被追踪和审计，同时保障模型没有被恶意篡改或偏离其设计初衷。在这一分类中，算法和模型成为被优化的关键要素。通过在区块链上记录模型训练和操作的详细过程，可以为AI模型的每一次决策提供透明的证据链，从而优化模型的可信度和可靠性。此外，模型验证还涉及到使用加密技术如零知识证明，不仅保护了数据的隐私，还能验证模型的输出而无需暴露其内部逻辑，进一步增强了模型的安全性和私密性。与这一分类相关的典型项目有： Giza Giza 正在构建一个无需信任的协议，将机器学习推理计算的过程去中心化，同时为开源人工智能的开放经济提供动力。Giza 让人工智能开发者可以轻松地为人工智能模型生成零知识证明。 EZKL EZKL 是一个支持具有零知识加密的可验证人工智能系统。它能够证明 AI/ML 模型的真实性，生成一个零知识证明模型产生了某些结果，而不必揭示模型本身。来源：金色财经

金色财经2024-02-26

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