能够执行多种任务，识别19种癌症类型，预测患者生存率……哈佛医学院研究人员提出CHIEF，一种多功能AI癌症诊断模型，表现出类似于ChatGPT的灵活性，远超其他现有的癌症诊断模型。
历时四年，微软亚研院AI for Science团队发布AI驱动的从头算（ab initio）生物分子动力学模拟系统。 直接登上Nature正刊。
近日，谷歌DeepMind发表的一项研究登上了Nature期刊的封面，研究人员开发了一种名为SynthID-Text的水印方案，已经在自家的Gemini上投入使用，跟踪AI生成的文本内容，使其无所遁形。
最近，微软研究院开发的AI²BMD登上了Nature。这是生物分子动力学（MD）模拟中，继经典MD和量子力学之后，首个成功地兼顾了模拟效率和精度的开创性方法！AlphaFold之后，AI在生化科学领域带来的革新仍在继续。
尽管生成式人工智能（AI）正在改变全球内容生产的格局，但诸多严峻挑战也随之而来：如何准确识别由 AI 生成的内容并防止其被滥用，尤其是在文本生成领域，已成为困扰越来越多人的一大难题。
现如今，大型语言模型（LLM）生成的内容已经充斥了整个互联网，并且这些模型还能模仿各种类似真人的语气和行文风格，让人难以分辨眼前的文本究竟来自人类还是 AI。
量子计算机和经典计算机之间的较量，是永恒的。谷歌最新Nature研究中，证明了随机电路采样可以容忍多大噪声，依旧实现了量子霸权。
1%的合成数据，就让LLM完全崩溃了？ 7月，登上Nature封面一篇论文证实，用合成数据训练模型就相当于「近亲繁殖」，9次迭代后就会让模型原地崩溃。
借助AI工具，研究人员有更多方法来快速筛选总结研究文献，他们又是如何正确/谨慎使用这些AI工具的？
今年的诺贝尔物理学奖颁给了两位享誉盛名的 AI 研究者 John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton，这确实让很多人感到意外。
