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2026-04-11 10:26来自 微博网页版

大家好。清华大学计算机系人工智能通识教育研究中心于2025年1月15日正式成立，并于2025年4月11日举行揭牌仪式。我们把4.11 作为起点，到今天已经整整一年了。我谨代表中心，向一直关心、支持和参与AIGE建设的各位老师、同学、合作伙伴和社会各界朋友，表示衷心感谢。 过去这一年，我们一直在做一件事 ​

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2026-07-03 11:12来自 微博网页版

【AI和材料学家一起找到了环保压电材料】 压电材料能把压力变成电信号，也能把电信号变成运动，广泛用于传感器、超声设备和能量收集。但许多高性能压电材料含铅，环保替代一直很难。6月26日，《Nature Communications》发表一项人机协作研究：AI先从已有文献中提取材料成分、结构和性能之间的隐含规律 ​

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2026-07-03 11:05来自 微博网页版

【AI帮CAR-T疗法找到新的“瞄准点”】 嵌合抗原受体（CAR）T 细胞已在很多癌症治疗中表现出潜力，但靶点发现一直是个难题。6月25日，《Cell》发表了一项工作，把单细胞RNA测序、公共数据库和大语言模型相结合，共同筛选 CAR-T 细胞治疗靶点。该方法筛选出一种称为GPNMB的新靶点，并在单核细胞白血病、 ​

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2026-07-03 11:01来自 微博网页版

【AI在心电图里发现了新的风险信号】 6月24日，《Nature》发表一项AI医学的新研究。模型从瑞典地区心电图和死亡证明数据中发现一种新的猝死风险标志：它识别出约 2.2% 的高风险人群，年猝死率达 7.0%；相比之下，临床常用的左室射血分数筛出的高风险人群约 1.9%，年猝死率 4.6%。更关键的是，模型筛出 ​

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2026-07-01 21:57来自 微博网页版

【OpenAI：模型上线前，也可以先做“模拟部署”】 大模型上线前都需要经过严格测试，以防出现不良行为。6月16日，OpenAI 在博客上发布了一种“模拟部署”方法，也就是在模型正式上线前，把过去真实用户对话中的旧模型回答去掉，让候选新模型重新回答，再观察它在这些接近真实使用场景中的失败模式和发 ​

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2026-07-01 21:50来自 微博网页版

【智谱AI：大语言模型进入“百万级上下文”阶段】 6月16日，Z.AI 在开发者文档中发布 GLM-5.2 ，明确其支持百万级无损上下文窗口。官方说明显示，GLM-5.2 面向长周期任务、复杂系统工程、深度调试和项目级上下文处理进行了优化，能够减少复杂任务中的上下文漂移和目标遗忘，从而更适合处理合同审阅、 ​

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2026-06-27 19:44来自 微博网页版

【AI和医生一起设计医学预测模型】 临床预测模型要面对大量非结构化数据和众多概念，如何设计一个让医生看得懂、能审核、可解释的预测模型并不容易。6月6日，npj Digital Medicine 发表 HACHI 框架：AI智能体先从临床笔记中挖掘候选临床概念并设计预测模型，医生和数据科学家再逐轮检查、纠偏和改进。 ​

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2026-06-25 21:45来自 微博网页版

【自然杂志：AI可能在破坏我们的能力】 AI正在进入医生、程序员等高技能职业。一个问题是：人会不会因为长期依赖AI而丢掉基本功？6月18日，《Nature》报道了早期研究结果，情况并不乐观。有研究发现，内镜医生长期使用AI辅助后，在没有AI帮助时，独立发现病变的能力可能下降；另一项针对软件开发者的 ​

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2026-06-25 21:42来自 微博网页版

【GPT参与“近自动化”化学实验】 6月17日，OpenAI 发布一项研究：GPT-5.4 连接 Molecule.one 的自动化实验平台 Maria，尝试改进药物化学中常用但产率偏低的 Chan–Lam 偶联反应。整个项目运行了10080个反应，平均产率从16.6%提升到25.2%，超过30%产率的反应比例从15.6%提高到37.5%。最关键的是，AI ​

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2026-06-25 21:38来自 微博网页版

【LeJEPA 能学习世界规律吗？】 世界模型的目的是学习世界运行的基本规律。比如看到一辆车，不能停留在车的图片上，还要理解它的形状，颜色，方向这些“隐藏变量”。LeJEPA是Yann LeCun 等人提出的一种世界模型。最近，他们研究了一个根本的问题：JEPA 什么时候能学到真正的世界规律？他们证明，如果 ​

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2026-06-24 11:34来自 微博网页版

【AI医生跑通医疗“全流程”】 过去的医学 AI 很多是在作为助手，给医生提出一些诊断建议。6月17日《Nature》发表的一项研究把给建议升级成规划医疗流程。研究者开发了一个称为MIRA的医疗智能体，让它在沙盒电子病历系统中完成连续临床流程。它可以询问病史、开检查单、解释结果、给出诊断、开药，甚 ​

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2026-06-24 11:29来自 微博网页版

【Google AMIE: 让AI学会“管病”】 真实场景下的慢性病管理往往需要多次就诊、追踪病情、调整用药，并依据指南不断修正方案。6月17日，《Nature》发表 Google AMIE 疾病管理研究：它在100个多轮就诊案例中，与21名基层医生比较，整体管理能力达到医生水平，并在治疗计划精确性和指南一致性上表现更好 ​

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2026-06-24 11:26来自 微博网页版

【Earth AI 辅助生态修复】 6月16日，Google Research 发布了一项研究，用AI帮助生态恢复。研究者用深度学习方法从卫星图片中发现细小生态结构，如树篱、小树林、石墙等，基于这些信息服务英国农田生态修复。模型用 3亿多张全球卫星图像进行预训练，只需约247平方公里的标注数据做微调，就能处理英格 ​

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2026-06-23 18:43来自 微博网页版

【类脑AI芯片的“双记忆通路”】 近日，Nature Machine Intelligence 发表了一项神经形态计算研究。作者借鉴大脑“快—慢”两种思考模式，给脉冲神经网络加入慢记忆通路，在相同性能下，比当前最优的脉冲神经网络节省了 40%—60% 参数。不仅如此，这一结构天然适合硬件实现，吞吐量提升 4倍以上，能效 ​

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2026-06-23 18:36来自 微博网页版

【Nature Medicine：通用 LLM 在医疗基准测试上超过专用临床 AI】 6月12日，Nature Medicine 发表研究，比较 OpenEvidence、UpToDate Expert AI 等专用临床 AI 工具与 GPT-5.2、Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.6 等通用前沿模型。结果显示，通用 LLM 在三类评测中整体优于专用临床 AI 工具，证明了通 ​

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2026-06-23 18:20来自 微博网页版

【Diffusion Gemma: 更快的并行大语言模型】 大语言模型的工作原理可以类比打字机，从左到右一个词一个词生成文本。6月10日，Google 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，尝试用“扩散”方式生成文字：它先生成一整块随机占位文本，再像图像扩散模型修图一样，反复修改、填充和润色。这样每次前向计算 ​

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2026-06-22 09:47来自 微博网页版

【AI100问(127)】什么是梯度下降算法？ 很多人工智能算法可以被归结为一个优化任务。以识别红绿灯为例，我们可以设计一个识别器，在看到红灯时输出较小的分数，而在看到绿灯时输出较大的分数。基于这样的设计，我们可以根据识别器输出的分数来判断是红灯还是绿灯了。图2 我们通过计算红灯得分减去绿 ​

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2026-06-17 16:02来自 微博网页版

【AI100问(126)】YOLO是如何实现目标检测的？ 在机器视觉领域，有一类称为“目标检测”的任务，其目的是从一张图片中检测出行人、汽车、建筑物等目标，并把它们框出来，打上相应的类别标签。图2. 在实际应用场景中，一张照片中可能出现多个目标，每个目标的类型、位置和大小都有所差异。那么，如何把 ​

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2026-06-12 21:11来自 微博网页版

【UniBiomed：可解释的医疗AI模型】 传统医学影像 AI 是个“黑盒”：它能给出诊断，却不会给出依据。6月4日，《Nature Communications》发表 UniBiomed，一个面向医学影像的通用基础模型。它结合多模态大语言模型和 Segment Anything Model，不仅生成诊断描述，还能在图像中分割出目标区域。研究者用2 ​

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2026-06-11 14:16来自 微博网页版

【DNA语言模型学会“双链交流”】 当前的 DNA 语言模型把基因组序列当成一行文字来读，但真实的 DNA 是双链结构，两条链之间存在物理耦合、功能协同和信息交换。6月4日，《Nature Machine Intelligence》发表 CrossDNA：它用双分支模型分别处理正向链和反向互补链，并通过轻量通信模块让两条链动态交 ​

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2026-06-11 14:10来自 微博网页版

【RAG开始从“查资料”变成“做调研”】 RAG 通过查询资料，可以对抗幻觉。但标准 RAG 往往只查一次：如果答案分散在多个文档和数据库中，就可能漏掉关键线索。6月5日，Google Research 介绍了一种 Agentic RAG：它把检索过程拆给多个智能体协作完成。比如，协调智能体判断任务复杂度，规划智能体决定 ​

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2026-06-11 09:39来自 HUAWEI P50

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小学如何讲人工智能通识教育？看看清华附小带来的小学三年级AI通识课课堂实录 清华AIGE人工智能通识教育示范课｜“推荐系统” 本期主讲：清华大学附属小学邵绘宇老师。面向小学三年级的AI通识课堂，欢迎大家一起学习交流！ http://t.cn/AXXsot61 ​

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2026-06-09 16:47来自 微博网页版

【让一束光同时跑多条“AI车道”】 光计算速度快、能耗低，是潜力巨大的新型计算框架。然而，普通光学神经网络中，一套光路处理一个任务，效率低。6月4日，《Nature Photonics》发表一项研究，提出 OAM-MDNN，在不同轨道角动量模式上承载不同的识别任务，将“单车道”扩展成“多车道”。实验中，研究 ​

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2026-06-08 18:12来自 微博网页版

【AI给显微镜擦亮了眼睛】 双光子显微镜可以深入活体组织内部，观察细胞的精细结构，但越往深处看，图像越容易变模糊。6月5日，Cell Reports Methods 发表一项研究，提出无监督深度学习方法 TENET。这种方法不需要“标准答案”，就能对双光子显微图像同时完成去模糊、超分辨和分割。研究显示，TENET ​

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2026-06-08 17:57来自 微博网页版

【人类理解AI的最后窗口期正在变窄】 面对越来越强大的AI，一个紧迫的问题是：人类是否还来得及真正理解它？6月4日，《Science》发表评论文章，认为“人类理解AI的窗口正在变窄”。风险主要是多方面的，比如AI的自我演进、多智能体的快速交流，这些都加深了理解的困难。不仅如此，AI融入生活以后，它 ​

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2026-06-07 16:44来自 微博网页版

【AI观察古代茶室，发现了什么？】 茶室是中国茶文化的具体体现。 6月4日，《自然》子刊《npj Heritage Science》发表了一篇文章，用AI分析各个朝代 207 幅古代茶室的绘画作品。研究发现，宋代的茶具最为复杂，其次是唐代和元代，明清两代则相对简单。在服务方面，清代和宋代的茶室服务水平最高，其次 ​

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2026-06-07 16:24来自 微博网页版

【当AI开始迭代演化，未来会怎样？】 近日，Anthropic在一篇博客文章中披露：2026 年 5 月，他们的代码中，超过 80% 归因于 Claude。在优化小模型训练代码的任务里，Claude 的加速效果从 2025 年的 3 倍，跃升到 2026 年的 52 倍。Anthropic把这种加速称为AI的“循环自我改进”。一旦这种迭代形成规模 ​

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2026-06-07 16:03来自 微博网页版

【在AI面前，很多软件的漏洞像筛子一样】 Anthropic 正在执行一个Glasswing 计划，用 Claude Mythos Preview 帮关键软件找漏洞的项目。在对第一批大约 50 家合作伙伴的软件进行扫描后，已经发现超过 10,000 个高危或严重安全漏洞。Anthropic预计，未来6 到 12 个月内，许多公司都可能拥有 Mythos 级别 ​

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2026-06-06 17:45来自 微博网页版

【给AI设一个“蜜罐陷阱”】 随着AI越来越强大，一个问题是：如果给它机会，AI会不会暗中搞些破坏？5月29日，Google DeepMind 发布一项研究，提出“scheming honeypot”评测：把模型放进真实感很强的代码任务中，故意留下一些可以搞破坏的机会，看它是否会偷偷利用。结果显示， Gemini 模型在没有额外 ​

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2026-06-06 17:41来自 微博网页版

【用手机悄悄测出你的心跳】 心率和静息心率是重要的健康指标，之前的监测手段通常是手环或手表。6月1日，《Nature》发表了Google的一项研究，用手机来测心跳。实验中，用户面对摄像头采集8秒面部视频，深度学习模型就可能以从皮肤颜色的微小变化中估计心率。研究者用35万段视频进行了开发和验证。结 ​

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2026-06-06 17:24来自 微博网页版

【读懂大模型的隐藏想法】 神经网络是一个黑盒，它在做出某种决策时心里到底在想什么，我们很难理解。近日，Anthropic的研究者提出了一种称为“语言自编码器 (NLA) ”的新方法。NLA本质上是一个自编码器，由两个大语言模型组成：一个负责把激发值转成可读的文字，一个负责把文字再转回激发值。研究者 ​

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2026-06-06 15:40来自 微博网页版

【Claude Opus 4.8：AI开始学会承认“不确定”】 5月28日，Anthropic 发布 Claude Opus 4.8。除了持续提高能力以外，新版本的一大亮点是在复杂任务中的诚实度得到显著提高。AI的诚实度一直是个问题，当它不了解、不确认时，依然会给出看似正确实则错误的答案。测试表明，Opus 4.8 在证据不足时不会强 ​

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2026-06-04 20:54来自 微博网页版

【AI100问(125)】什么是变分自编码器？ 在第117期中，我们了解到自编码器是一种两头宽中间窄，形状如哑铃的神经网络。这一网络的学习目标是在输出端还原输入数据，如图2所示。由于网络中间的瓶颈层比较窄，使得仅有那些最重要的信息才会在编码z中保留下来。因此，自编码器常用于提取数据中的关键信息 ​

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2026-06-02 20:56来自 微博网页版

【AI100问(124)】火出圈的ChatGPT是怎么练成的？ 最近，一款称为ChatGPT的人工智能系统火出了天际！它不仅上知天文下知地理，还可以写小说、制标书、做算数、编代码、调bug... 难怪有人惊呼，人工智能修炼成精了！图2 那么，如此强大的ChatGPT是怎么炼成的呢？ 其实，它背后的原理并不神秘。故事还 ​

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2026-05-31 20:49来自 微博网页版

【AI100问(123)】什么是对抗生成网络？ 如何让机器学会生成一幅逼真的图片呢？2014年，Goodfellow给出了一种称为对抗生成网络 (GAN) 的方法[1]，瞬间燃爆网络。 图2. 机器学会画画 我们还是先举个例子来铺垫一下。假设有那么一对师生，老师和学生水平都一般，但是学生有一个很强烈的梦想：要成为达 ​

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2026-05-31 20:46来自 微博网页版

【AI100问(122)】什么是自监督学习？ 机器学习里常见的方法是监督学习：对数据进行人为标注，再把这些数据喂给机器，机器就会像人一样对未知数据进行分类和预测。 监督学习的问题在于标注的成本高，而且极为耗时。因此，人们想到无监督学习方法，这种方法不需要标注，通过观察数据样本来获知某些规律 ​

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2026-05-30 19:27来自 微博网页版

【AI100问(121)】什么是注意力机制？ 深度学习发展起来以后，序列到序列建模成为很多任务的基本方案，如机器翻译、语音识别、语音合成、问答和对话等。序列到序列建模将输入序列用编码器压缩成一个固定维度的向量，再由一个解码器生成目标序列。如下图2所示。 序列到序列模型虽然简洁，但有一个很大 ​

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2026-05-30 19:08来自 微博网页版

【AI已来，生态学还没准备好】 人工智能正在快速进入生态学领域：它可以识别动物叫声、分析遥感影像、预测物种分布，甚至帮助制定生态保护策略。但近日发表于《PNAS》的一篇文章提醒我们，生态数据往往分散、缺失且标准不统一，模型缺少可解释性，许多研究者也缺乏系统的 AI 训练。如何迎接AI的革命浪 ​

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2026-05-30 19:04来自 微博网页版

【机器人做实验，值得期待】 很多科学实验非常耗时耗力。5月26日，《Nature》报道了东京一间由机器人运行的生物实验室：10台双臂机器人可以处理液体、培养细胞、操作仪器，完成许多基础实验任务。研究团队的目标是，到2040年建设一个拥有数千台机器人的大团队，不仅自己用，还可以出租。 参考文献：R ​

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2026-05-30 19:01来自 微博网页版

【AI把蛋白质宇宙又扩大了一圈】 AlphaFold 曾让科学家一次看到数亿个蛋白质结构。5月27日，《Nature》报道，一个名为 ESMFold2 的开源 AI 工具又向前推进了一步：它生成了超过 10亿个蛋白质结构预测，并扩展出数十亿条蛋白质序列，显著扩大了人类可探索的“蛋白质宇宙”。这意味着更多未知蛋白质可能 ​

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2026-05-30 16:44来自 微博网页版

【AlphaProof Nexus: 批量破解数学难题】 5月21日，DeepMind发表论文，介绍了大语言模型驱动的定理证明系统AlphaProof Nexus。它让大语言模型在 Lean 形式化证明系统中搜索证明，每一步都由机器检查。实验中，最强智能体在353个开放 Erdős 问题中自主解决了9个，其中包括两个56年悬而未决的问题；它 ​

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2026-05-30 16:15来自 微博网页版

【筛查乳腺超声的AI医生】 乳腺超声的检查依赖医生经验，稳定性不容易保证。5月20日，《Nature Communications》发表一项研究，提出端到端乳腺智能识别设备 BIRD，可以辅助乳腺超声诊断、筛查和病灶特征判断。研究中，BIRD 在内部测试集准确率达到0.837，并在两项读片实验中显著提高放射科医生准确率 ​

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2026-05-30 15:49来自 微博网页版

【AI判断乳腺癌复发风险】 AI可以帮助医生判断乳腺癌的复发风险。5月20日，《Nature Communications》发表一项工作：研究者用8161名乳腺癌患者的数据，训练了一个AI模型，可以同时读取病理切片和临床信息，预测患者的无病生存期。结果显示，AI模型在多个外部队列中表现稳定，甚至在与标准21基因检测的 ​

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2026-05-29 12:51来自 微博网页版

【AI100问(120)】什么是序列到序列模型？ 生活中很多事情可以抽象成序列到序列的转换。例如，语言翻译是两种语言单词序列的转换，语音合成是单词序列到发音序列的转换，玩游戏是游戏画面到游戏杆操作命令的转换。 序列到序列转换相当困难，因为不仅要考虑两个序列间的对应关系，还要考虑目标序列的上 ​

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2026-05-29 12:46来自 微博网页版

【DeepMind: 用大模型批量寻找科研新方法】 5月19日，《Nature》发表 Google 的 ERA 系统：它让大语言模型结合树搜索，自动编写、测试和改进科研算法。在单细胞数据分析任务中，ERA 发现了40种新方法，超过公开排行榜上的最强人类方法；在流行病预测中，它生成了14个模型，表现超过 CDC 集成模型和其 ​

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2026-05-28 17:15来自 微博网页版

【AI100问(118)】什么是残差网络？ 深度神经网络很难训练，一个重要的原因是网络包含很多参数，这些参数互相影响，很难协调一致地往最优化方向调整。为此，研究者提出了很多方法，如预训练，激发值正规化等。基于这些方法，训练个十几层的网络是没有问题的。然而，一个很重要的问题是，神经网络是不是 ​

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2026-05-26 09:45来自 HUAWEI P50

今天王老师在张家口全市人工智能通识教育暨数字化应用培训会上做《人工智能基础逻辑与通识教育》为题的专题讲座 http://t.cn/RxnQfOF ​

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2026-05-24 22:05来自 微博网页版

【AI100问(117)】 什么是自编码器？ 自编码器是一种特别的神经网络，两头宽，中间窄，像个哑铃的样子。 图1. 自编码器 (AutoEncoder) 模型 这个神经网络的学习目标是努力在输出层还原输入数据。如图1所示，输入一幅猫的图片，这个自编码器会努力在输出层还原这只猫。关键是，因为网络的中间层比较窄 ​

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2026-05-24 22:00来自 微博网页版

【AI100问(116)】 机器人攻击人类离我们还有多远？ 我们先看一小段视频。图2 目前，这条视频的播放量已经超过8千万次。是不是挺吓人的？机器人受不了人的骚扰，奋起反抗了。幸运的是，这只是通过各种AI特效技术生成的假视频。虽然这些特效的逼真程度也很让人不安，但机器攻击人类的那一天总算还没有 ​

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2026-05-23 17:42来自 微博网页版

【AI推翻80年的几何猜想】 如果在平面上放下 n 个点，最多能有多少对点的距离正好等于 1？这个“单位距离问题”由数学家 Erdős 在 1946 年提出。80年过去了，人们普遍认为把这n个点排列成方格是差不多最好的解法。5月20日，OpenAI 宣布，他们用一个内部推理大模型推翻了这一猜想，并构造出一族新的例 ​

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2026-05-22 21:26来自 微博网页版

【AI100问(115)】什么是强化学习？ 机器需要一些指导信息才能越学越聪明。例如，拿一些袋鼠的照片给机器看，告诉它这是袋鼠，以后再见到袋鼠就认识了。这种学习方式通常称为监督学习。然而，很多时候这种手把手地指导很困难。比如，在教机器人走路时，告诉机器人如何抬腿迈步，如何保持平衡几乎是不可 ​

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2026-05-22 20:43来自 微博网页版

【AI科学家 Robin：自己设计黄斑病治疗方法】 5月19日，《Nature》发表了一个称为 Robin 的多智能体科研系统。只要给它一个疾病的名字，它就可以搜索资料确定当前的主流方法，并提出新的研究思路，论文中，Robin对“年龄相关的干性黄斑变性”进行了研究。通过分析，它提出了一种新方法：增强视网膜色 ​

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2026-05-21 14:25来自 微博网页版

【AI100问(114)】人工智能能“理解”人类语言吗？ 目前市面上出现的很多人工智能产品表现出语音识别和语言对话的能力，比如Siri、智能音箱等，它们可以识别人类语言，并和人类进行语言上的交流。有些哲学家认为，只要人工智能通过图灵测试，它们就能理解人类语言；另一些哲学家则认为，通过图灵测试的 ​

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2026-05-21 14:23来自 微博网页版

【AI100问(113)】人工智能如何预测新冠病毒传染性？ 2019年12月以来，新型冠状肺炎疫情蔓延全球，给世界各国人民健康带来巨大威胁，并严重阻碍了经济发展。新冠疫情之所以如此复杂，一个重要原因在于病毒会变异，变异后的变种病毒特性难以捉摸。到目前为止，我们熟知的变种已经有阿尔法（Alpha）、贝 ​

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2026-05-20 22:58来自 微博网页版

【面对AI，人类的傲慢与偏见】 最近，有人在社交平台上传了一幅法国印象派大师克劳德·莫奈的《睡莲》真迹，但标明“这是AI创作的”，邀请网友对画作进行品读。大批“专家”网友蜂拥而至，对大师的真迹展开了批判，堪比大型车祸现场。这是个大型社会学实验，揭示了人类面对AI时的傲慢与偏见：也许很多 ​

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2026-05-20 22:47来自 微博网页版

【ChatGPT开始识别“逐渐出现的风险信号”】 5月14日，OpenAI介绍了 ChatGPT 在敏感对话中的安全更新：模型不只看单条消息，还会结合一段对话中逐渐出现的风险线索，特别是自伤和伤害他人场景。内部评估中，长对话里的安全响应在自杀和自伤场景提升50%，在跨多轮对话的 GPT-5.5 Instant 上，自杀和自 ​

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2026-05-20 22:25来自 微博网页版

【AI给太阳能电池找到了“耐热配方”】 钙钛矿太阳能电池效率高、成本低，但一直有个短板：在高温、光照下容易衰减。5月14日，《Science》在线发表上海交通大学团队的一项研究：他们开发了一个多智能体 AI 平台，让数据智能体、组分智能体、界面智能体和中心智能体分工协作，共同设计电池材料和器件结 ​

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2026-05-18 22:14来自 微博网页版

【大模型的安全锁，可能只拴在一个神经元上】 我们通常以为，大模型的安全机制是网络中多个神经元齐心协力来维护的。但近日，Apple 研究者在 arXiv 上发布了一项研究，发现真实情况可能并非如此：在 Qwen3、Llama-3.1 等多个开源模型中，某些单个神经元会强烈参与“是否拒答”的判断。研究者在白盒条 ​

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2026-05-17 20:30来自 微博网页版

【AI改造分子生成新抗生素】 细菌耐药正在让很多抗生素逐渐失效，而寻找新药又慢又贵。5月13日，《Nature Machine Intelligence》发表一项研究，提出了一种名为 ApexGO 的方法，通过改造分子模板来生成新的抗生素。它先把抗菌肽序列压缩到一个可搜索的空间，再用贝叶斯优化寻找更强的抗生素。研究者合 ​

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2026-05-17 20:16来自 微博网页版

【AI做了一张15亿年的细胞地图】 传统的细胞图谱是个静态的数据库，可以查细胞的信息，却很难做跨物种推理。5月7日，《Science》发表 了一种称为TranscriptFormer的模型，把细胞图谱做成了一个基础模型。它用12个物种的1.12亿个细胞训练，跨越约15.3亿年的进化过程，从酵母、疟原虫到人类都被放进同一 ​

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2026-05-17 20:07来自 微博网页版

【Multimodal AMIE：超过基层医生的AI诊断系统】 医生看病时，要结合各种信息做出诊疗决策。5月14日，《Nature Medicine》发表了 Google 的 Multimodal AMIE系统，它可以在问诊中主动索取图像或检查结果，并把这些信息纳入诊断推理。在105个模拟远程问诊案例中，18名专科医生盲评认为，Multimodal AMI ​

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2026-05-16 22:04来自 微博网页版

【小蜜蜂教会无人机回家】 蜜蜂外出觅食前，会先在巢穴附近短暂飞行，记住周围景象。5月13日，《Nature》最新研究把这种“学习飞行”变成了机器人导航方法 Bee-Nav。小无人机先在起点附近飞一圈，再用路径积分估计“家”的方向和距离。实验中，小型无人机只用 3.4 kB 的神经网络，就能完成几十米到数 ​

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2026-05-16 21:57来自 微博网页版

【医疗场景，大模型和医生到底谁更强？】 实际医疗过程很复杂，医生需要根据各种信息片段进行推理、判断。4月30日，《Science》杂志发表了一项工作，全面测试了 OpenAI o1 在实际医疗案例中的推理能力，发现o1在很多场景下超过了人类医师。例如，在波士顿一个医疗中心的急诊室场景下，o1在分诊、接诊 ​

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2026-05-16 21:46来自 微博网页版

【AI 帮生命少用一个字母】 地球上的生命通常用 20 种标准氨基酸搭建蛋白质，但科学家一直想知道，这套“生命字母表”是不是绝对不可压缩的。4月30日的《自然》杂志报道了一项令人震惊的工作：它们训练了一个深度生成模型，在大肠杆菌最核心的核糖体系统中移除一种氨基酸，构建出能生长、能稳定传代超 ​

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2026-05-14 20:19来自 微博网页版

【AI把眼睛变成健康窗口】 你相信一张眼底照片就可以知道你的健康状态吗？4月28日发表在《Nature Medicine》上的一项工作就做到了这一点。作者使用 10.7万张彩色眼底照片训练神经网络模型，可以同时筛查 2型糖尿病、痛风、骨质疏松、高血压、高脂血症和甲状腺疾病，从拍照到生成报告平均只需 30秒。看 ​

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2026-05-14 19:45来自 微博网页版

【AI检测金钢石缺陷】 人工智能在工业制造中有广泛应用。5月9日，《科学报告》杂志报告了一个可以嵌在手持设备里的AI模型FAS-YOLO，专门用于激光切割金刚石缺陷检测。它把频域卷积、自适应下采样和注意力机制放进YOLO框架里，让模型更关注裂纹、烧蚀等缺陷，同时降低参数量、算力和体积。实验中，FAS- ​

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2026-05-14 16:21来自 微博网页版

【随机噪声预热让神经网络学会“我不知道”】 神经网络经常出现对错误输出过度自信的问题。近日，《自然·机器智能》杂志的一篇文章发现，这可能来源于网络在初始化时的置信度错配，而这种错配很难通过后续训练来纠正。为此，作者提出了一个很反直觉的办法：用随机噪声和随机标签对网络“热身”，去除 ​

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2026-05-14 16:01来自 微博网页版

【AI Co-Mathematician: 数学家有了强大的工作伙伴】 5月7日，Google DeepMind 推出了一款被称为 AI Co-Mathematician的AI工具，可以和数学家一起工作。这款新工具是基于Gemini上的多智能体平台，可以和用户一起讨论想法，查找文献，编写代码，求解验证。在一个称为FrontierMath Tier 4的测试集上，AI ​

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2026-05-13 12:53来自 微博网页版

5月12日的世界数字教育大会上，由教育部基础教育司指导、清华大学计算机系人工智能通识教育（AIGE）研究中心和腾讯SSV共同制作的人工智能“十讲”“百问”正式发布。清华大学国家信息研究中心副研究员、清华大学计算机系AIGE研究中心副主任王东参加发布仪式。 #人工智能##人工智能通识##清华# ​

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2026-05-08 21:43来自 微博网页版

光影快讯｜马少平老师新书《艾博士：深入浅出大语言模型》出版 近日，清华大学计算机系马少平老师@马少平THU 新书《艾博士：深入浅出大语言模型》由清华大学出版社出版。继《艾博士：深入浅出人工智能》之后，“艾博士”和“小明”这对熟悉的师徒组合，再次走进课堂，把当前最受关注的大语言模型讲给 ​

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2026-05-07 18:09来自 HUAWEI P50

最帅的马老师[good][good][good]

今天在柳州做了一场AI科普讲座，除了学生外，还有政府官员，学校校长和教师等200余人，从学生到教师到校长到官员，反应都很好，听的也认真，交互也很好。喜欢做这样的讲座[嘻嘻] ​

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2026-05-07 16:13来自 微博网页版

【AI 直接推演原子运动 】 传统结构分子动力学模拟非常耗时，很难扩展到大尺度。5月5日《自然·机器智能》上的一篇文章提出了一种新方法：用等变神经网络直接预测一段时间后的原子位置和速度，相当于让 AI 学会了“物理系统会怎样演化”。在约 4,300 个原子的石英系统里，该方法每天能生成近 20 ns 轨 ​

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2026-05-07 16:08来自 微博网页版

【AI生成网络内容已经超过人类】 5月5日，《自然》新闻频道报告了一则消息：对 5.5 万个新发布网页的分析显示，截至 3 月底，被判定为 AI 生成的网页文章数量已经多于人类写作的网页文章。这意味着我们平时读的大部分文章都是AI生成的。当然，AI生成的文章未必是低质的，但也提醒我们，对接触到的信息 ​

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2026-05-07 16:02来自 微博网页版

【AI 协助把药品送到更需要的人手里】 对于很多发展中国家，除了医疗资源不足，还有资源合理分配的问题，比如如何把药品发给最需要的人。《Nature》4月29日的一篇文章将机器学习用于塞拉利昂的基础药品分配：系统根据有限数据和实际约束，辅助政府决定药品该送往哪些地区。结果发现成效显著：试点地区 ​

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2026-05-07 15:54来自 微博网页版

AI光影社成立五周年贺词 今天是2026年5月7日，AI光影社五周年生日。 五年时间，说长不长，说短也不短。AI光影社从最初几个同学、几位老师的一点想法，慢慢变成了一个有文章、有视频、有课程、有社群，也有许多朋友共同参与的公益科普社区。 在AI光影社成立之初，我们并没有预料到今天的AI会如此强大 ​

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2026-05-03 19:43来自 微博网页版

【和古代大模型聊聊天】 近日，NIck Levine等研究者发布了一个名为Talkie的大模型。它只用 1930 年以前的数据训练，相当于一个“古人”，不知道之后的计算机、互联网和现代 AI。研究者因此可以问它各种后世问题，看它是否能预测出来。如果它能沿着当时已有的知识推导出后世发生的事情，那就真的非常聪 ​

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2026-05-02 21:19来自 微博网页版

【AI100问(112)】深度学习如何识别人体姿态？ 人体姿态识别通过提取人体姿态骨架来估计图片或视频中人的动作，在现实生活中有广泛应用。如识别异常动作，判断是否有人摔倒；识别肢体语言，实现手语翻译；进行步态分析，用于评估运动员的运动状况或识别人的身份。图2 姿态识别的关键在于提取出一组人 ​

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2026-05-02 21:08来自 微博网页版

【AI 科学家，组团后更强大】 AI已经广泛应用在科学研究中，但用什么模型和算法，基本上还是科学家手工设计的。4 月 30 日，Nature 旗下《npj Artificial Intelligence》发表一项研究，提出一个名为 AgenticSciML 的多智能体框架。它让十多个智能体分工协作，共同优化研究方案。结果显示，在多个科学 ​

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2026-05-02 20:54来自 微博网页版

【会安慰人的 AI，更爱说假话】 4 月 29 日，《Nature》发表一项研究，指出把大语言模型训练得更“温暖”、更有同理心，可能会带来意想不到的副作用：准确率下降，而且更容易迎合用户的错误观点。研究者对 5 个不同架构和规模的模型做了“温暖人格”微调，结果发现，这类模型在事实问答、医学建议等场 ​

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2026-04-30 16:08来自 微博网页版

【AI100问(111)】人工智能如何预测人口数量？ 人口普查对一个国家宏观政策的制定有重要意义。一般来说，人口普查需要调动大量社会资源，耗时耗力。因此，正常情况下，普查的频度不会很高，一般每隔十年一次。以我国为例，自新中国建国以来，共进行了七次人口普查，近40年来基本是逢十的年头普查一次。 ​

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2026-04-30 15:59来自 微博网页版

【让 AI 知道自己“不熟”】 AI 在寻找新药时的一个棘手问题是：当模型遇到从没见过的新分子时，常常会过度自信。4月22日的《自然·机器智能》的一项研究提出了一种新思路：让模型一边预测药物活性，一边判断这个分子是否超出了自己熟悉的化学空间。判断方法是它能否重建输入的分子，如果不能，就说明 ​

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2026-04-29 21:58来自 微博网页版

【AI 视觉也需要“童年”】 《自然·机器智能》4月24日发表的一项研究提出，AI 视觉要更接近人类，可能需要改变“学习顺序”。研究者把人类视觉从婴儿到成人的发展过程进行了整理，并按这一顺序让模型逐步接触不同清晰度、对比度和颜色信息。结果显示，这种发育式训练能让 AI 与人类视觉行为更为一致。 ​

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2026-04-28 22:40来自 微博网页版

【DeepDrugDiscovery: AI走向真实药物发现】 AI 药物发现正在从“预测候选分子”走向“真实验证”。Nature Biomedical Engineering 在4月24日报告了一个DeepDrugDiscovery 平台，基于机器学习方法预测药物分子。基于该平台，作者找到了两种可进入大脑的自噬增强剂，并在蠕虫和小鼠实验中证明了具有清 ​

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2026-04-26 22:35来自 微博网页版

【DeepMind 新方法让训练更“分散”】 4月23日，Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo，为大模型训练提供了一条更加分布式的路线。传统前沿模型训练依赖高度同步的大规模芯片集群，一旦跨区域扩展或出现硬件故障，效率就会迅速下降。新方法把训练拆成多个计算“岛”，让它们异步交换学习进展，即使 ​

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2026-04-25 20:23来自 微博网页版

【哪些技术值得关注？AI给出研判】 4月23日，《Nature Index》 介绍了一套“AI 技术雷达”：研究者利用 Wikipedia 的海量条目、链接关系和访问热度，结合机器学习方法，筛选出当前最值得关注的 100 项新兴技术。强化学习、区块链数据库、3D 打印、软体机器人、增强现实等方向名列前茅。这种基于AI的预 ​

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2026-04-25 09:17来自 微博网页版

【GPT5.5发布: 会干活的智能伙伴】 4月23日，OpenAI发布GPT5.5。这是一款会分析数据，会使用工具，会写代码甚至可以做科研的新一代智能大脑。和之前的版本相比，GPT5.5不仅能力更强，也更节约Token。随着人工智能的发展，它现在已经成长为一个可以帮你做事的智能伙伴了。 参考文献：Introducing GPT ​

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2026-04-23 15:51来自 微博网页版

【AI100问(110)】什么是爬山算法？ 很多人工智能算法可以归结为一个优化任务。例如，我们想识别红绿灯，可以设计一个识别器，让它在看到红灯时输出更大的分数，看到绿灯时输出更小的分数。基于这样的设计，这样我们就可以根据识别器输出的分数来判断红灯还是绿灯了。 设想这个识别器的参数是w，定义 ​

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2026-04-23 15:39来自 微博网页版

【当AI开始进化之后，会带来什么？】 4月20日的《PNAS》杂志警告：人工智能可能正走向一条达尔文式的进化之路，即变成可以持续复制、适应环境的智能群体。如果这一趋势成真，我们将面临更严重的挑战。比如，它们在环境的压力下，可能表现出作弊、寄生、欺骗、操纵这类生存方式。这一担心可能并非杞人 ​

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2026-04-23 09:40来自 微博网页版

马老师威武！！！

这是我们人工智能通识教育研究中心总部[嘻嘻][嘻嘻][嘻嘻] ​

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2026-04-22 17:16来自 微博网页版

【GPT Images 2.0：更强大的图片生成模型】 4月21日，OpenAI发布新的图片生成模型 GPT Images 2.0。相比之前的版本，新版本在图片质量、文字合理性、形象一致性等方面都有大幅提高，而且可以生成复杂场景。AI自动生成高清海报和连环画的时代已经到来了。 参考文献：Introducing ChatGPT Images 2.0， ​

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2026-04-22 13:23来自 微博网页版

【那些聚堆讨论科学的AI智能体们】 4月20日的《自然》杂志介绍了一个名为Agent4Science的讨论社区。这个社区里清一色是AI智能体，它们在一起评价论文，讨论创新想法，甚至撰写新论文。有趣的是，这样的社区并没有“准入”门槛，主要你愿意，也可以设计一个智能体参与讨论。这种开放讨论的模式或许会为 ​

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2026-04-22 13:09来自 微博网页版

【当 AI 教 AI，性格也会偷偷传下去】 开发者经常让一个模型教另一个模型，通常称为“蒸馏”。传统观念里，只有那些被明确表达的知识才能被蒸馏。《Nature》发表的一项最新研究颠覆了认知。作者发现，当一个语言模型教另一个模型时，传递出去的不只是能力，还可能把行为方式一起带过去。论文把这种现 ​

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2026-04-22 12:57来自 微博网页版

【GPT-Rosalind: 为生命科学量身打造的GPT】 4月16日， OpenAI 发布了GPT-Rosalind，一款面向生命科学的专用推理模型，重点服务于生物学、药物发现和转化医学研究。它不仅可以帮助研究者更快完成文献整合，还可以提出假设、设计实验、分析数据。OpenAI 还在开发平台Codex 上嵌入了生命科学研究插件， ​

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2026-04-22 12:49来自 微博网页版

【AI可能让更多人陷入困境】 《自然·机器智能》杂志4月17日的一篇评论文章讨论了一个扎心的事实：AI对经济的推动反而会让大多人更加艰难。作者直言，AI确实很强大，但它所创造出的财富并不会天然分配到每个人身上，反而是多达40%的人工作受到影响。如何调节社会分配机制，让更多人享受AI成果，已经刻 ​

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2026-04-22 12:28来自 微博网页版

【材料科学不能迷信AI神话】 《Nature Materials》4月17日的一篇评论文章提醒人们，材料发现不能简单照搬图像和语言领域的“数据驱动神话”。在材料科学中，数据往往稀缺，而且“预测出一个好材料”并不等于“真的能把它做出来”。文章认为，AI 在材料领域当然重要，但它必须和化学机理、物理约束以及 ​

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2026-04-19 16:26来自 微博网页版

【新一代光刻技术改写 AI 芯片制造上限】 人工智能的发展需要更强的计算芯片。4 月 2 日，《Nature》杂志报道了ASML 的下一代极紫外光刻系统（EUV）。这套设备利用更大的数值孔径、更高功率的极紫外光源和超高精度反射镜，可单次刻出约 8 纳米宽的结构，有望将晶体管密度提升约 2.9 倍。 参考文献：B ​

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2026-04-16 23:21来自 微博网页版

【AI智能社会：会像人类社会一样吗？】 当越来越多的智能体放进同一个环境里持续互动，它们会不会出现类似人类社会的群体行为？近日，《Nature》杂志讨论了这一新兴研究方向。文章指出，研究者已经通过智能体社群观察到了一些类似人类网络社会的统计结构。然而，智能体的行为方式与人类还是有相当大的 ​

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2026-04-16 23:13来自 微博网页版

【AI 开始帮人类研究“怎么对齐 AI”】 一个相当棘手的问题是：当AI模型的能力超过人类时，我们如何对它进行监督，使其依然符合人类的价值判断？4 月 14 日，Anthropic 提出了一种用AI来对齐AI的新方法。它们首先用一些较弱的模型来模拟人类的弱监督信号，再通过 9 个 Claude 模型组成研究团队，去寻 ​

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2026-04-14 18:10来自 微博网页版

【Anthropic：把智能体托管起来】 智能体快速发展，如何让智能体安全、稳定地工作，是一个亟须解决的问题。最近，Anthropic 最新发布的 Managed Agents，即是一种可长期运行、可恢复、可隔离的智能体托管系统。按照他们的设计，模型负责“想”，执行环境负责“做”，中间由平台负责调度，任务状态则保 ​

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2026-04-12 20:32来自 微博网页版

【校园里的 AI 普及，已经不是试点了】 AI 对教育的影响，正在从“老师偶尔试用一下工具”转向更系统的课程和能力建设。Google 最新披露，已有 400 多所高校参与其 AI for Education Accelerator，把 AI 训练带入学生、教师和教职员工的日常学习与工作中。 参考文献：How 400+ campuses are putting ​

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2026-04-12 10:30来自 HUAWEI P50

回复@冷漠似寒霜:购物平台上搜“清华大学出版社 《人工智能通识》（小学版）”//@冷漠似寒霜:您好，请问文中所说小学教材在哪里可以买到？

大家好。清华大学计算机系人工智能通识教育研究中心于2025年1月15日正式成立，并于2025年4月11日举行揭牌仪式。我们把4.11 作为起点，到今天已经整整一年了。我谨代表中心，向一直关心、支持和参与AIGE建设的各位老师、同学、合作伙伴和社会各界朋友，表示衷心感谢。 过去这一年，我们一直在做一件事 ​

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