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#AI模型# 【谷歌推出对话式AI服务Bard，未来几周将开放给大众】北京时间 2 月 7 日凌晨，谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）宣布，#谷歌# 将推出一款由 #LaMDA模型# 支持的对话式人工智能服务，名为 Bard。皮查伊称这是“谷歌#人工智能# 旅途上的重要下一步”。他在博客文章中介绍称：Bard 寻求将世界知识的广度与大型#语言模型# 的力量、智慧和创造力相结合。它将利用来自网络的信息来提供新鲜的、高质量的回复。它既是创造力的输出口，也是好奇心的发射台。他还表示，Bard 的使用资格将首先“发放给受信任的测试人员，然后在未来几周内开放给更广泛的公众”。虽然具体时间尚未公布，但考虑到谷歌目前的处境，或许不需要很久我们就能一睹为快。与此同时，皮查伊还宣布谷歌搜索引擎将加入更多新的人工智能（AI）功能和服务。“人类的许多问题是主观且没有正确答案的，AI 可以在这些时候提供帮助和综合见解……将复杂的信息和多个视角提炼成易于理解的形式，以便用户快速了解全局并从网上获得更多信息，”他写道。虽然没有指名道姓，但 Bard 对话式 AI 服务的定位，很明显是谷歌为了应对 #OpenAI# 的 ChatGPT 而推出的竞争产品，而在搜索引擎中加入更多的、更强大的 AI 功能，也是为了对抗可能很快到来的、在 #AI技术# （很可能是 ChatGPT）加持下的#微软# 必应搜索引擎。戳链接查看详情：谷歌推出对话式AI服务Bard，未来几周将开放给大众

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#无人飞船# 【《流浪地球》中的MOSS能否成真？中科大校友研发新型量子接收器，可用于无人飞船和星际通信】在最近热映的《#流浪地球2# 2》中，可自适应环境、自主决策的量子计算机 550W 承担了改变人类命运的关键角色。虽然影片里那种通用的量子人工智能似乎还很遥远，但具有自适应能力的专用量子设备已在实验室中悄然诞生。近日，由中科大校友&#美国亚利桑那大学# 博士生崔超涵担任第一作者的新论文，介绍了一种量子接收器。相关论文以《通过自适应学习增强的量子接收器》（Quantum receiver enhanced by adaptive learning）为题发表在 Light: Science & Applications，通讯作者张哲珅教授目前任职于美#国密歇根大学# 电子工程和计算机科学系。崔超涵表示，研究中他和所在团队探索了一种可以通过自适应学习，从而在有噪音环境中解码低光强信号的新型量子接收机的设计范式。在该工作中，他们参考了#人工智能# 中增强学习的思路，让量子接收机能够实时实地评估设备和环境中的各种噪音，借此可以自动学习上千个参数，从而不断向着低误码率的的方向实现自我迭代。那么，为何要做这样的一个课题？据介绍，作为一种重要的信息载体，光可以实现远距离的通信和传感。当接收到的光强很低时，受到真空散粒噪声的影响，信噪比会快速降低，以至于光场承载的信息无法被高保真地读取。随着人们对光场#量子# 特性的深入了解，科学家于 20 世纪 70 年代发现：利用干涉和光场的粒子行为，可以极大减少散粒噪声对于二进制相位编码的影响，从而突破经典测量方案的误码率极限。由于这种解码器运用了#量子光学# ，故被称为量子接收机。其在理想情况下能达到量子信息理论所允许的最低误码率。戳链接查看详情：《流浪地球》中的MOSS能否成真？中科大校友研发新型量子接收器，可用于无人飞船和星际通信

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【探测极限最低为0.0023m/s，港城大团队联合造出仿生石墨烯纤维传感器】近年来，新一代可穿戴式#电子器件# 经历了爆发式的发展。2022 年，科技部发布 2022 年度“先进结构与复合材料”重点专项项目，其中就包含推动传感器产业可持续发展的相关部署。#香港城市大学# 化学系叶汝全教授和团队的研究方向之一，是拓展激光诱导石墨烯技术的应用，包括灭菌灭活病毒、太阳能驱动#海水淡化# 、#电催化# 等，此前也发表了一些论文。因此，他们希望借助激光诱导石墨烯技术，在智能传感方面做出一些贡献。激光直写的#石墨烯# 具备一些特殊特点：比如石墨烯的含氧量可调、亲疏水性控制、易掺杂其它元素、微观形貌调控等。其中的微观形貌调控是指，制备出的石墨烯可以是多孔状的、管状的，也可以是竖直纤维状的。压阻传感器特别是气流传感器，对于材料的微观形状变化非常敏感，比如当有气流通过时，轻型的纤维材料很容易发生变形，从而导致材料电阻发生变化。通常学界制备的石墨烯都是多孔状的，一般不太关注其它不同形貌石墨烯的应用。而在最近的一项研究中，该课题组测试了多孔状和竖直纤维状的石墨烯的气流传感性能，包括灵敏度、反应时间和恢复时间等，结果发现多数性能都差强人意。具体来说，多孔状的石墨烯反应时间长、灵敏度低；竖直纤维状的石墨烯灵敏度有所提高，但是响应时间会被拉长。戳链接查看详情：网页链接

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#可控核聚变# 【法国核聚变公司完成1500万欧元种子轮融资，将建设仿星器聚变反应堆】有一家 2020 年刚刚成立的磁约束聚变公司，名为 Renaissance Fusion，致力于在地球上建造一个基于仿星器结构的#核聚变反应堆# ，以实现能源消耗和#碳排放# 脱钩为目标。不管是煤炭、石油等不可再生能源，还是风能、水能、潮汐能等可再生能源，人类在地球上使用的能源大多最终来自于太阳。其内部受到高温、高压的作用，每时每刻都在进行着能够释放巨大能量的核聚变反应。如果人类能够仿照太阳在地球上实现可控核聚变，就能得到取用不尽的清洁能源，克服目前日益突出的环境恶化和能源匮乏等问题。#可控核聚变# ，是指能在控制聚变规模和速度的基础上，输出长期稳定又安全的能量的核聚变反应。如今，能够实现可控核聚变的路径已经有很多种，磁约束核聚变就属于其中一种，其主要利用磁场来限制等离子体形式的聚变燃料，进而输出热核聚变能量，而仿星器和托卡马克核聚变装置则是典型的两种核聚变反应堆。据介绍，仿星器这种等离子体装置，通常由一个呈扭曲环状的闭合管和缠绕于外部的线圈组成，其强大磁场主要依靠非常强大的、沿结构精确放置的磁体，来对约束舱内炽热的等离子体进行限制。由于其在设计方面过于复杂，因此目前更多的核聚变装置还是托卡马克装置。不过，Renaissance Fusion 公司选择了一条不同的道路，将注意力更多地集中到了对仿星器的研究上。Renaissance Fusion 的创始人弗朗切斯科·沃尔佩（Francesco Volpe）告诉媒体：“我们拥有一项非常独特的技术，不是通过设计复杂的三维线圈来产生磁场，而是通过使用激光在圆柱体上的绘制轨道来改变磁场分布，来大大简化这一过程。”具体而言，该公司根据想要产生的磁场进行一些计算后，可以确定所需要的线圈的形状。然后，让闭合管围绕一个轴进行旋转，同时配置一个能够左右移动的设备，可以利用激光在闭合管表面雕刻特殊形态轨道。接着，将气缸体组合在一起，就能完成反应器的构建。戳链接查看详情：有一家 2020 年刚刚成立的磁约束聚变公司，名为

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【科学家开发新型三维光声成像设备，可对大鼠心脏和心血管无创功能成像】“#心脏# 一直是光声成像较难触及的领域，因为心脏周边的肋骨和肺会遮挡超声信号。我们建造了新型光声成像设备以提供更大的超声探测孔径，同时也优化了激光照射以增加成像深度。此外，我们在放置大鼠的时候，会把它的前腿拉伸开，就像扩胸运动一样，这样可以更大限度地减少肺对心脏的遮挡，有利于提高成像质量的稳定性。”浙江大学生物医学工程与仪器科学学院博士生导师林励表示。近期，他和团队在改进此前开发的三维光声计算层析成像（three-dimensional photoacoustic computed tomography，3D-PACT）平台的基础上，实现了大鼠心脏无创三维成像，基于对照明和探测方案的优化，能够很好地降低通过胸壁的光学衰减和声学失真的影响。从成像效能上看，3D-PACT 平台可以在 10 秒钟内完成对大鼠心脏的快速扫描，并清晰地显示心脏的解剖结构、收缩舒张过程，以及心血管的分布和血流动态。此外，该团队通过 3D-PACT 平台，分别对健康、#高血压# 和肥胖大鼠进行了检测，通过光学对比度展现了其心腔尺寸、心室壁厚度和血流动力学的差异。2023 年 1 月 3 日，相关论文以《大鼠心脏解剖和功能的无创光声计算机断层扫描》（Non-invasive Photoacoustic Computed Tomography of Rat Heart Anatomy and Function）为题发表在 Light: Science & Applications 上[1]。#浙江大学# 林励研究员和#加州理工学院# 光学成像实验室博士研究生仝鑫为论文的共同第一作者，#加州大学洛杉矶分校# 生物工程系崔克秀（Tzung K. Hsiai）教授和加州理工学院光学成像实验室汪立宏（Lihong V. Wang ）教授为论文的共同通讯作者。据介绍，作为一项新兴生物医学成像技术，PACT 结合了来自传统光学成像的光学对比度优势和来自传统超声成像的声学分辨率优势，前者可以增加成像信息的丰富程度，后者能够在几厘米的成像深度内仍保持较高的分辨率。戳链接查看详情：科学家开发新型三维光声成像设备，可对大鼠心脏和心血管无创功能成像

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#AI模型# 【或泄露大众隐私？Stable Diffusion等AI模型会生成真人照片和版权图片】一项新研究显示，在接受特定提示的情况下，流行的图像生成模型可能会生成真实人物的照片，而且具有一定的辨识度，这可能会威胁到他们的隐私。该研究还表明，这些#人工智能# 系统可以（在一定程度上）记忆并生成医学图像和受版权保护的艺术作品的精确复制版本。鉴于目前一些艺术家正在考虑起诉人工智能公司侵犯版权，这一发现可能让他们有更充分的理由去这样做。来自#谷歌# 、DeepMind、美国#加州大学伯克利分校# 、瑞士#苏黎世联邦理工学院# 和美国#普林斯顿大学# 的研究人员测试的模型是 Stable Diffusion（稳定扩散）和谷歌 Imagen，均通过提示得到了他们想要的结果。值得一提的是，他们使用的提示中会包含一些敏感信息，比如一个人的名字。随后，他们分析了生成的任何图像是否与模型数据库中的原始图像相匹配。结果发现，有 100 多张图片是人工智能训练集里面的图片副本。这些生成图像的人工智能模型是在大量的数据集上训练的，数据集由从互联网上收集的图片组成，其中还包含文本描述。这项最新技术的工作原理是在数据集中选择图像，并一次改变一个像素，直到原始图像变成一个由随机像素组成的集合。然后人工智能模型将这个过程逆转，将混乱的像素转化成新的图像。法国诺曼底大学的博士生瑞安·韦伯斯特（Ryan Webster）表示，这篇最新的论文，是研究人员第一次设法证明这些#人工智能模型# 在记忆训练集里面的图像。他曾研究其他图像生成模型的隐私问题，但没有参与这项最新研究。新研究成果可能会对希望在医疗保健中使用生成式人工智能模型的初创公司产生影响，因为这表明这些系统有泄露敏感私人隐私的风险。#OpenAI# 、谷歌和 Stability AI 没有回应我们的置评请求。戳链接查看详情：或泄露大众隐私？Stable Diffusion等AI模型会生成真人照片和版权图片

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#阿尔茨海默病# 【为治疗阿尔茨海默病提供潜在新靶点，复旦学者揭开轴突球状体生长的原因，展示患者认知下降的新机制】#复旦大学# 脑科学转化研究院青年研究员袁鹏，是一个非常质朴的人。回国之前，他在美国耶鲁大学读完博士，在美国斯坦福大学做了博后的工作，提及此他说：“回国主要是家庭原因，父母不想在国外生活。而且他们年纪大了，我希望有需要时自己能随时到他们身边。”前不久，其担任一作的论文发在 Nature 上。能发在顶刊，自然很被评审专家认可。没想到他说：“审稿人倒是没有怎么点赞，都是比较严厉。不过审稿人的意见对于提升论文质量还是有帮助的，比如关于电压敏感成像、以及轴突球状体调控神经集群的实验，都是在审稿人的要求下加入的。”研究中，他探索了阿尔茨海默病的一个经典病理。100 多年前，在最早描述阿尔茨海默病病理的论文中，科学家们就已经注意到了这一病理结构。后来，该结构一直被称为“dystrophic neurites”：dystrophic 描述的是由于损伤或营养不良造成的退行性病变的状态；neurites 则泛指神经纤维。从名字就能看出，人们对于这个结构的初始印象就是一些快要死掉的神经纤维。在袁鹏和同事长达数月的观察中，他们发现这些结构不仅不会很快死去，而且还能稳定地存在大脑中。更有意思的是，它们还会对神经系统的功能带来重要影响。此次发现和经典认知存在较大的差别，因此他们特意对该病理结构进行了重新命名——“plaque-associated axonal spheroids”，中文翻译名是轴突球状体。其认为，此次发现的重要性在于，这一病变也普遍存在于阿尔茨海默患者脑中。而且，初步结果表明，随着球状体病变的加重，病人的认知功能也会越发下降。研究中，他还解析了轴突球状体生长的原因，结果发现其内部堆积了大量异常的细胞器。当使用#基因编辑# 手段控制一些特定靶点时，就能减小轴突球状体的体积，从而修复#神经系统功能# 的异常。近日，相关论文以《PLD3 影响阿尔茨海默病的轴突球体和网络缺陷》（PLD3 affects axonal spheroids and network defects in Alzheimer’s disease）为题发在 Nature 上 [1]。戳链接查看详情：为治疗阿尔茨海默病提供潜在新靶点，复旦学者揭开轴突球状体生长的原因，展示患者认知下降的新机制

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【中国学者设计新型遗传编码荧光探针，解析神经肽释放的时空动态，解决催产素活体检测难题】催产素与多种精神疾病紧密相关，例如焦虑、#自闭症# 和#精神分裂症# 等。尽管在基础研究领域中，科学家已经认识到神经肽类功能的重要性，但是如何实现催产素的实时动态观测是领域内长期存在的技术难题，阻碍科学家对疾病的深入研究。传统的检测方法每十分钟只能采样一次，很难如实反映亚秒级的神经活动所引发的神经肽释放情况。由于缺乏精准的检测工具，研究者无从知晓催产素在生理或者病理情况下的动态变化过程。近期，#北京大学# 李毓龙团队研发了一种新型荧光探针 GRABOT1.0，该技术可实时检测到大脑中细胞之间的催产素信息传递，从而了解信号的实时动态变化及其具体的传递过程。#新型荧光探针# 将时间分辨率提升至秒级甚至亚秒级，相当于超过以往检测手段的 1000 倍。并且，该团队还通过遗传手段将探针表达在指定的细胞类型中，对催产素在亚细胞水平的释放机制进行了深入探索。李毓龙表示：“我们不仅研发出新型的荧光探针，还通过遗传编码的方式把探针应用到真正的活体检测，实现了像‘读心术’那样实时地看到小鼠大脑的所思所想。”近日，相关论文以《一种可基因编码探针用于在亚细胞水平实时检测神经元释放的催产素》（A genetically encoded sensor measures temporal oxytocin release from different neuronal compartments）为题发表在在 Nature Biotechnology 上[1]。北京大学生命科学学院李毓龙教授为该论文的通讯作者，北京大学生命科学学院博士研究生钱统瑞、王欢博士和首都医科大学附属北京朝阳医院王鹏博士为论文的共同第一作者。戳链接查看详情：中国学者设计新型遗传编码荧光探针，解析神经肽释放的时空动态，解决催产素活体检测难题

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#半导体# 【可用于防伪或信息加密领域，科学家实现高对比度的固态光致荧光变色】当下，#分子荧光材料# 已经广泛存在人类日常之中，例如现在的高清 #OLED# （Organic Light-Emitting Diode，有机发光半导体）电视、以及 iPhone 等智能手机的屏幕，均有使用有机发光材料。另一方面，在生物成像和疾病诊断中，#分子荧光材料# 也起着举足轻重的作用。凭借研究绿色荧光蛋白（一种重要的细胞示踪探针），美籍华裔生物化学家钱永健先生和美国科学家马丁·查尔菲（Martin Chalfie）以及日本科学家下村修，共同获得了 2008 年诺贝尔奖化学奖。近年来，中科院院士唐本忠发现的聚集诱导发光材料、以及日本科学家安达千波矢发现的热激活延迟荧光材料，又将这一领域激发出了新的活力。一般来说，调控荧光分子材料的发光波长和颜色，对于不同应用来说都有着重要意义。就小分子来说，常用方法是通过合成不同的推拉电子结构，来调控分子内电荷转移的过程，借此得到不同发光波长和颜色。而对于高分子材料来说，由于其复杂的聚集结构和链间电荷转移的双重作用，要想实现固态荧光的高效调控，则更加具有挑战性。使用此前学界常用的方法，比较难以实现系统性的调节。而在最近，基于电荷转移的发光聚合物逐渐进入大众视野。在这类聚合物的研究中，一般通过将两种经过特殊设计的单体进行共聚（一种作为电子供体、另一种作为电子受体），然后调节单体结构来控制聚合物的发光性质。尽管借此方法可以得到高亮度的固态发光高分子，但是其对于有机合成的要求较高，因此该方法一般用来开发 OLED 中的发光层材料。#苏黎世联邦理工学院# 鲍寅寅博士和团队考虑的是：能否把电荷转移作为一种通用的系统性策略来调控发光聚合物的波长和颜色，并且规避复杂的有机合成，从而探索更为广泛的应用可能性？戳链接查看详情：可用于防伪或信息加密领域，科学家实现高对比度的固态光致荧光变色

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