关注前沿科技 2025-11-27 12:32 北京 高分入选ICCV 2025

科技早已渗透到我们生活的每个角落 —— 从人际交往到医疗健康，从工作方式到自我防护，甚至影响着我们学什么、何时学。把这种现状理解为 E.M. Forster 或 Ernest Cline 笔下的反乌托邦世界，倒也不无道理。然而，我们正处在一个重大转折点。未来的图景已经初现端倪：一个重视自主性、同理心和个人专长的时代即将到来。在这个新时代，跨学科合作将以前所未有的速度推动创新与发现。 新的一年里，我们将迈入人机协作的新纪元 ——AI 将成为人类的得力助手，而非喧宾夺主的主角。这种协作模式将为解决真正重要的…

一、脑机接口困境：从「 专才」到「通才」的范式转变需求 脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）被视为连接人类智能与人工智能的终极界面。要真正实现这一愿景，核心在于高精度的脑信号解码，即让通用 AI 模型能够真正「读懂」复杂多变的脑活动。 近年来，脑电信号（EEG）解码技术促进了从医疗诊断（如癫痫检测、精神障碍诊断）到认知增强（如疲劳监测、情绪识别），再到肢体辅助和言语解码等一系列应用。 然而，长期以来，这一领域主要依赖于任务特定的深度学习模型，如 CNN、RNN 和 GNN…

每天，推荐系统都在捕捉我们的兴趣与偏好。从刷过的视频到停留的直播间，算法总是聚焦在「内容」的理解上，推断用户喜欢哪类视频、哪种话题，擅长在「内容层」识别用户喜欢什么，却很少真正理解「你是谁」。

在 LLM 优化领域，有两个响亮的名字：Adam（及其变体 AdamW）和 Muon。 它们一个是久经沙场的「守门员」，凭借动量和自适应学习率统治了深度学习的半壁江山，却在面对十亿级参数的混合精度训练时，常常因数值不稳定性而显得力不从心；一个是横空出世的「破局者」，试图通过将权重矩阵视为整体来重塑训练几何，却因为一刀切（one-size-fits-all approach）的系数设计和对异常值噪声的极度敏感，在鲁棒性上留下了缺口。 当训练规模不断指数级膨胀，我们是否只能在 Adam 的「稳」与 Muon…

编辑丨& 蛋白质工程向来是生物学领域中不可忽视的一项重要领域，其中蛋白质设计关系到药物开发与酶工程等多种极具潜力的应用领域。 相较于传统设计策略，研究员或许更为眼馋如 AI 文生图这种大众化设计，直接告诉 AI 自己需要什么蛋白质，让 AI 去生成就行。而现在，上海交通大学的一支团队就成功开发出了一种全新细粒度多模态数据交互框架 ProtDAT，能够根据描述性蛋白质文本输入设计蛋白质。 该研究以「Ab-initio amino acid sequence design from protein text…

作者团队：早稻田大学博士生 / 蒙特利尔工程学院访问研究员程浩伟（通讯作者），特尔科姆大学助理教授 Jati H. Husen，早稻田大学博士生芦一均，东北大学副教授 / JAIST 客座教授 Teeradaj Racharak，早稻田大学教授 / QAML 株式会社 CEO 吉岡信和，九州大学名誉教授鵜林尚靖，早稻田大学教授鷲崎弘宜。 在软件开发领域，需求工程（Requirements Engineering, RE）一直是项目成功的关键环节。然而，传统 RE 方法面临着效率低下、需求变更频繁等挑战。根据…

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