" 未来 5 到 10 年内，我们有 50% 的概率实现通用人工智能（AGI）。 " Google DeepMind CEO、 诺贝尔化学奖得主 Demis Hassabis 在本月初的一个采访中给出了惊人的预测。 AI 浪潮正以前所未有的速度加速进行中，在这条被追捧、被加速、甚至被神化 的 AGI 之路上，我们是否也踩过无数"看似正确却最终失败"的岔路？ 早在 2019 年，"强化学习之父"Richard Sutton 发表了著名的《The Bitter Lesson》（苦涩的教训）一文，他指出：过去 70 年，AI 研究最大的弯路 就是我们太依赖人类已有的知识与直觉，而历史一再表明，真正能带来突破的，反而是那些"摒弃人类经验、依靠计算规模"的方法。 在 Sutton 看来，算力与数据才是推动 AI 向前的根本引擎，而不是人类引以为傲的"智慧"本身。 这句话听起来也许刺耳，却道出了一个时代的真相——在这场智能革命中，许多我们曾深信不疑的"路径"与"经验"，正在变成新纪元的障碍。 这也正是我们本期《万有引力》直播对话的主题——「 通往 AGI 之路的苦涩教训」 。 6 月 27 日 12:00-14:00，C ...

生命的语言以 DNA、RNA 和蛋白质的形式编码，构成了生命的基石，但由于其复杂性，解读起来颇具挑战。传统的计算方法往往难以整合这些分子的信息，从而 限制了对生物系统的全面理解。 撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 LucaOne 在 基于 169861 种物种的核酸和 蛋白质序列进行了预训练，通过大规模数据整合和半监督学习， LucaOne 展现出了对诸如 DNA 翻译为蛋白质等关 键生物学原理的理解 。利用少样本学习， 它能够有效地理解分子生物学的 中心法则 ，并在涉及 DNA、RNA 或蛋白质输入的任务中表现出色 。我们的研究结果 突显了统一基础模型在解决复杂生物学问题方面的潜力，为生物信息学研究提供了一个灵活的框架，并有助于更好地解读生命的复杂性。 自然语言处理 （NLP） 技术的进步，尤其是预训练模型的发展，为解读生命的语言带来了新的可能。想象一下，如果存在一种"翻译器"，能够像我们理解人类语 言一样，读懂构成生命的核心"语言"——DNA、RNA 和蛋白质序列中蕴含的复杂信息，那将会怎样？ 2025 年 6 月 18 日，阿里云智能飞天实验室 李兆融 、 贺勇 及中山大学 施莽 教授等，在 Na ...

平台要意识到，网暴治理不应只是面对监管要求的虚应故事， 更应是内化于心、外化于行的治理自觉。平台没有当甩手掌柜 的权利，也没有做稻草人的余地，因为这不是附加义务，而是 关于平台未来生态的生死命门。 作者：佘宗明 封图：图虫创意 此前，很多平台已上线一键开启"防暴模式"。此次中央网信办发布通知后，抖音快速发布了治理规 则，明确将可能诱发"网暴""开盒"等事件信息纳入"争议"热点研判处置，在流量激增期对存在不当 行为或争议的事件当事人启动适度降热和"冷静"机制。接下来，要更有效地反网暴，还需各平台继 续多走几步。 前两天媒体就报道了一起维护未成年人权益典型案例——高中女生被同学造黄谣，平台被判赔 8000元，原因就是涉事平台在接到投诉后放任侵权信息传播数万次。这次专项治理中3家大型平台 被处罚，同样是因为处置不力。 一直以来，许多平台都将内容池的丰富度和内容质量作为内容生态治理的关键指标。可以预见的 是，随着网暴频现已触及大众容忍阈值，提升防止"开盒挂人"等网暴行为在平台治理中的优先级， 对平台来说势在必行。随之而来的要求是，平台反网暴节奏必须从运动式清理转向常态化治理。 对于开盒挂人行为，平台不能止于尽到"通知 ...

【深圳商报讯】（记者袁静娴刘欣怡）2025年1月，大量海外网友涌入小红书，他们"交猫税"、互相介 绍宠物、帮做英语作业，海外网友开始学习讲中文，中国网友教海外网友做中餐……一场特别的国际文 化交流在小红书发生。 与此同时，不同国家的文字和语言，成了双方交流的最大障碍。"能不能图文翻译一下？""这是哪个国 家的文字？"面对用户一个又一个的疑问与需求，小红书如何接住这一场突如其来的"泼天富贵"？背后 发生了哪些故事？ 首先是依托多模态AI模型，融合了自然语言处理（NLP）、光学字符识别（OCR）与计算机视觉 （CV），让系统不仅能翻译文字，还能"看懂"表情包里的谐音梗。其次是动态学习机制。用户对译文 的编辑行为将持续反哺模型训练，尤其在文化敏感内容（如宗教符号、历史典故）的理解上实现渐进式 优化。最后，从"直接翻译"到"文化适配"。 "跨语言的能力也是最基础的能力，就像'水电煤'，我们通过技术+人文的驱动，构建了一个沟通无国界 的社交内容平台。"汤维维感慨道："小红书的实践证明，当技术深植人文之心，边界终将化为桥梁。" （文章来源：深圳商报） 5月27日，在文化和科技融合发展论坛上，小红书高级副总裁汤维维复盘了这 ...

凌聿丰 LSEG 亚太区高级客户学习经理 美国总统选举的最终结果往往牵动全球神经，但选举的不确定性也总是令预测充满挑战。许多专家试图通过 分析历史规律、经济指标、政治策略、民意调查来得出结果。而我们另辟蹊径，通过对上市公司的会议纪要 分析，无意之间比传统民调和媒体更早窥见了其中的端倪。 分析美国总统选举结果是非常困难的。这既有美国选举制度设计的系统性原因，也会受到突发意外因素的影 响。 01 政治极化与民意分裂 美国社会近年来陷入了"红蓝对立"的割裂状态，两党基本盘固化，中间选民比例下降，导致选举结果常取决 于少数摇摆州的微弱优势。例如2024年特朗普虽以312张选举人票大胜，但普选票仅领先对手1.5%，凸显 出"赢者通吃"制度的争议。 02 选举人团制度的复杂性 即便困难重重，专家和机构还是试图建立各种预测美国总统选举结果的模型和方法。例如： 01 "白宫钥匙"模型 历史学家艾伦·利希特曼的13项指标（如执政党在众议员的地位、国内经济健康度、任期内丑闻、社会动 荡）曾准确预测9次选举结果。2024年他依据"执政党未经历重大危机"等8项"真"指标，预测哈里斯会胜 选。但这次模型的预测结果错了。 02 贝叶斯统 ...

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