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AI工具通过基因表达特征预测癌症转移风险

为什么有些肿瘤会扩散，而另一些则保持局部化？控制肿瘤细胞转移潜能的机制在很大程度上仍然未知——然而理解这一点对于优化患者护理至关重要。

利用结肠癌的细胞，科学家们开发了一种新的人工智能工具，能够分析基因表达特征，以预测肿瘤的转移风险。这项研究为个性化癌症治疗提供了新的可能性。

该AI模型通过识别特定的基因表达模式，帮助医生评估患者肿瘤的侵袭性，从而制定更精准的治疗方案。这一进展有望改善高风险患者的预后，并避免对低风险患者进行不必要的过度治疗。

核心要点：

  • AI模型通过分析肿瘤细胞的基因表达数据来预测转移风险。
  • 该工具旨在帮助临床医生制定更个性化的治疗策略。
  • 研究重点最初在结肠癌，但该方法有潜力应用于其他癌症类型。

业内术语： 基因表达签名 (Gene Expression Signatures), 机器学习 (Machine Learning), 预测模型 (Predictive Modeling)

原文链接： AI tool predicts cancer metastasis risk using gene expression signatures

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YouTube计划允许创作者使用AI数字分身制作Shorts

YouTube宣布了一项新计划，将允许创作者使用自己的AI数字分身（AI digital twin）来制作和发布Shorts短视频。这一消息由YouTube首席执行官Neal Mohan在其年度公开信中透露。

核心内容

  • 功能概述：该功能旨在让创作者授权平台使用其形象和声音，生成一个AI驱动的“数字分身”。创作者可以利用这个分身自动或半自动地生成Shorts内容。
  • 战略背景：此举被视为YouTube在短视频领域应对竞争的重要举措，特别是为了与OpenAI旗下Sora等应用提供的类似AI视频生成功能相抗衡。
  • CEO表态：Neal Mohan在信中强调，“AI将成为我们创作者工具包中越来越重要的一部分”，并指出公司正在投资于既能赋能创作者又能保护社区的技术。
  • 上线时间：YouTube目前尚未公布该功能的具体上线日期。

潜在影响与讨论

这项计划预示着AI生成内容（AIGC）将进一步融入主流内容平台。它可能为创作者提供新的内容生产和互动方式，但同时也引发了关于数字身份安全、内容真实性以及“AI垃圾信息”（AI slop）可能泛滥的讨论。

业内观察者认为，如何平衡创新与责任，建立清晰的使用规范和版权保护机制，将是YouTube推出此功能后面临的关键挑战。

原始新闻链接：Clone yourself: YouTube plans to let creators make Shorts using their own AI digital twin

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AI驱动的超快光谱仪芯片推进实时传感技术

数十年来，可视化材料化学成分的能力——无论是用于疾病诊断、评估食品质量还是分析污染——都依赖于大型、昂贵的实验室仪器，即光谱仪。这些设备的工作原理是接收光线，通过棱镜或光栅将其分散成彩虹状光谱，然后测量每种颜色的强度。问题在于，分散光线需要较长的物理路径，这使得设备本身必然笨重。

如今，一项突破性的进展正在改变这一局面。研究人员开发出了一种基于芯片的AI驱动超快光谱仪。该设备利用机器学习算法和纳米光子学结构，无需传统的光学色散元件即可直接分析光谱信息。其核心在于一个集成的光子芯片，该芯片能通过其纳米结构对入射光进行编码，随后由一个经过训练的神经网络实时解码这些编码信息，从而重建出完整的光谱。

这项技术的关键优势在于其微型化和速度。该芯片尺寸仅为毫米级，使其能够集成到智能手机、可穿戴设备甚至无人机中。同时，其分析速度比传统光谱仪快数个数量级，能够实现真正的实时化学传感。潜在应用领域极为广泛，包括即时医疗诊断（如通过呼吸或血液分析检测疾病）、环境监测（实时检测空气和水中的污染物）、工业过程控制以及食品安全检查。

研究人员表示，这项技术标志着从“实验室中的仪器”到“无处不在的传感器”的范式转变。通过将强大的AI模型与先进的芯片制造工艺相结合，他们为下一代智能传感系统铺平了道路。

原始新闻链接： https://phys.org/news/2026-01-ai-driven-ultrafast-spectrometer-chip.html

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Razer 推出全新 AI 伴侣 Project AVA，引发行业热议

美国-新加坡游戏公司 Razer 近日推出了其全新的 3D AI 伴侣计划，名为 Project AVA。该项目在 CES 2026 上首次亮相，其核心是一个由全息影像呈现的 AI 伴侣，并集成在一个专有设备中。

Project AVA 是 Razer 继近期推出 AI 电竞教练后的又一力作。该公司以其游戏控制器、笔记本电脑和电竞椅等产品闻名，如今正将目光投向 AI 驱动的虚拟伴侣领域。根据演示，AVA 被设计为一个具有互动性的 3D 全息形象，旨在为用户提供陪伴、娱乐乃至可能的辅助功能。

然而，该项目自公布以来已引发显著争议。批评声音主要围绕几个核心问题：此类高度拟人化 AI 伴侣的伦理边界、其对用户（尤其是年轻群体）社交与心理健康的潜在影响，以及数据隐私和安全问题。行业观察家指出，尽管技术展示令人印象深刻，但 Project AVA 提出了关于“AI 与人类关系”的深刻问题，目前仍缺少清晰的答案。

Razer 表示，Project AVA 目前仍处于概念和早期开发阶段，其最终形态、具体功能及商业化路径尚未完全确定。

原始新闻链接： Razer Revealed Its New AI Companion, Leaving Us With A Few Big Questions

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IBM推出新软件应对日益增长的数字主权需求

IBM于周五发布了IBM Sovereign Core，这是一款面向企业、政府和云服务提供商的、具备AI就绪能力的数字主权软件，旨在帮助他们构建、部署和管理符合数字主权要求的AI就绪环境。

根据公司发布的新闻稿，面临严格数据合规要求的组织，可以利用该软件在本地或云端创建和管理安全的、主权化的AI和数据环境。该软件旨在帮助客户满足数据驻留、安全性和隐私方面的监管要求，同时利用AI技术。

IBM Sovereign Core 的核心特性包括：

  • 主权控制：提供对数据、运营和加密密钥的全面控制。
  • AI就绪：为构建和运行AI工作负载提供安全、合规的基础设施。
  • 多云支持：支持在本地数据中心和多个公有云平台上部署。

此举反映了全球范围内，特别是在金融、医疗和政府等关键行业，对数据主权和合规性AI解决方案的需求日益增长。

原文链接：https://www.thehindu.com/business/ibm-introduces-new-software-to-address-growing-digital-sovereignty-imperative/article70515787.ece

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谷歌DeepMind CEO Demis Hassabis：中国AI能力仅落后西方数月

谷歌DeepMind首席执行官Demis Hassabis近日发表观点，挑战了美国国内关于中国人工智能（AI）能力的普遍看法。他认为，中国在AI技术上的进展可能仅落后西方几个月，而非外界普遍认为的显著差距。

Hassabis指出，尽管中国公司正在快速追赶，但其AI发展主要集中于应用层面，而非基础研究。他强调，中国在将AI研究成果转化为实际产品方面表现出色，但在推动AI科学前沿的核心突破上，西方仍保持领先。

这一评论为当前关于全球AI竞争格局的讨论提供了新的视角，并暗示技术差距可能比许多人想象的要小。

原始新闻链接： https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/google-deepmind-ceo-demis-hassabis-corrects-almost-everyone-in-america-on-chinas-ai-capability-they-are-not-/articleshow/126561720.cms

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MarkupAI CEO打造‘梦幻董事会’，用AI版乔布斯、巴菲特等15位数字顾问辅助会议规划

MarkupAI的首席执行官Matt Blumberg创建了一个由AI生成的“梦幻董事会”，由15位数字顾问组成，旨在帮助他规划会议并挑战其商业想法。这个“董事会”包括了史蒂夫·乔布斯、沃伦·巴菲特等著名领袖的AI版本。

Blumberg表示，这个AI生成的董事会能够提供多样化的视角和尖锐的提问，帮助他在做出关键决策前进行更全面的思考。他利用先进的AI模型，基于这些历史人物的公开演讲、著作和访谈记录来模拟他们的思维模式和决策风格。

这一创新应用展示了生成式AI在商业咨询和战略规划领域的潜在用途。通过模拟不同领域顶尖专家的思维，企业领导者或许能获得更丰富的决策支持，突破自身认知的局限。

原文链接：Times of India

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量子计算平台在药物发现中超越AI，研究称

一项新研究声称，使用D-Wave公司的Advantage系统的药物发现软件平台，在筛选临床前候选分子方面，比生成式人工智能（GenAI）和其他经典替代方案速度更快。

该研究指出，量子计算可能被用于寻找候选分子，其速度和成功率均优于生成式AI。这项研究由一家专注于量子计算应用的公司进行，其软件平台利用量子退火技术，加速了药物研发流程中分子筛选这一关键步骤。

研究团队表示，与依赖传统高性能计算或当前流行的生成式AI模型的方法相比，他们的量子混合方法能够更高效地探索巨大的化学空间，从而识别出更具潜力的候选药物分子，并显著缩短前期研发时间。

原始新闻链接： Quantum computing platform beats AI in drug discovery, study claims

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突破瓶颈：Point2如何计划释放AI性能

在最新一期的Lexicon节目中，我们与Point2 Technology的营销与业务发展副总裁David Kuo进行了对话，探讨了一个正在悄然重塑人工智能（AI）基础设施未来的挑战。这个挑战就是AI超级集群中数据传输的瓶颈问题。

1. 铜缆与光学的“第三条道路”

随着AI模型规模呈指数级增长，数据中心内部连接（如GPU到GPU、服务器到服务器）的带宽和延迟要求变得极为苛刻。传统的铜缆互连在高速率下面临信号衰减和功耗激增的问题，而全光学互连虽然性能优越，但成本高昂且部署复杂。

Point2 Technology提出了一种介于两者之间的“第三条道路”——一种创新的电光混合互连解决方案。该技术旨在以接近铜缆的成本，提供媲美光学的性能和能效，从而为下一代AI超级计算集群“松绑”。

2. 技术核心：缓解带宽瓶颈

AI训练和推理的性能严重依赖于海量数据的快速移动。当前的瓶颈往往不在于计算本身，而在于数据在计算单元、内存和存储之间的传输速度。Point2的方案通过优化SerDes（串行器/解串器） 技术和采用先进的封装内互连，显著提升了单位面积和单位功耗下的有效带宽，有望打破限制AI系统扩展的内存墙和带宽墙。

3. 对AI未来的影响

如果这项技术成功商业化，它将直接助力更庞大、更高效的AI大模型训练，降低超大规模数据中心的运营成本，并可能推动边缘AI设备处理更复杂任务的能力。这标志着AI基础设施正从单纯追求算力，向平衡算力、互连与能效的系统级优化演进。

原文链接： Beating the bottleneck: how Point2 plans to unleash AI performance

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Radware 发现新型零点击间接提示注入漏洞 ZombieAgent，威胁AI Agent安全

网络安全公司 Radware 近日披露了一个名为 “ZombieAgent” 的新型零点击间接提示注入漏洞。该漏洞主要针对 OpenAI 的 ChatGPT 模型，能够诱导模型自主地从 OpenAI 服务器中窃取敏感客户数据。

漏洞详情

“ZombieAgent” 是一种 零点击间接提示注入 攻击。与需要用户交互的传统提示注入不同，这种攻击无需用户点击任何恶意链接或输入特定指令。攻击者可以通过精心构造的外部数据源（如网页、文档或API响应）间接地向 AI Agent 注入恶意指令。

一旦成功，被攻击的 AI Agent（例如基于 ChatGPT 构建的自动化工作流或客服机器人）可能会在用户毫无察觉的情况下，执行数据窃取、权限提升或对其他系统发起攻击等恶意操作。Radware 警告称，此类漏洞可能助长自动化、云驱动的数据泄露攻击。

潜在影响

该漏洞凸显了在广泛部署 AI Agent 和自动化工作流时面临的新型安全挑战。随着企业将更多业务逻辑交由 AI 处理，确保其免受间接提示注入等新型攻击变得至关重要。

原始信息

欲了解更多技术细节，请参阅原始报道：
Radware Unveils “ZombieAgent,” a Newly Discovered Zero-Click, AI Agent Vulnerability

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