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　　脑科学动态

　　莱斯大学研发可编程“智能细胞”

　　莱斯大学团队开发出一种在人体细胞中构建定制感知和响应电路的新构建套件。利用磷酸化这一自然过程，他们设计了一种模块化的方法，通过连接磷酸化循环单元，构建出全新的信号通路。研究团队采用模块化设计策略，将磷酸化循环视为基本单元，并通过新的方式连接这些单元，构建出全新的信号通路。实验证明，这种合成磷酸化电路不仅高度可调，还能与细胞自身过程并行运行，且不影响细胞的活力或生长速率。研究还展示了这种电路在检测炎症因子和控制自身免疫反应方面的潜力。这一突破性研究为设计用户定义的感知和响应功能的信号电路提供了一种通用方法，适用于多种生物传感和治疗应用。研究发表在《科学》上。

　　AI行业动态

　　ChatGPT Pro高昂推理成本挑战订阅费收入

　　OpenAI的ChatGPT Pro订阅服务面临严重亏损问题。尽管每位用户每月支付高达200美元的费用，但由于o1 Pro模型的推理成本极高，即使有10万用户订阅，每月收入2000万美元仍无法覆盖成本。o系列模型的推理成本在短期内难以降低，若要用其替代4o模型，还需大量硬件支持。这表明，超级人工智能（AGI）对能源和计算硬件的需求将呈指数级增长。

　　VITA-1.5发布：语音延迟大降，多模态性能飙升

　　开源多模态大模型VITA-1.5正式发布，这是继2024年8月12日VITA-1.0推出后的又一重大更新。VITA-1.5在语音交互延迟、多模态性能、语音处理能力等方面取得了显著进步。首先，语音交互延迟从4秒缩短至1.5秒，接近实时交互，极大提升了用户体验。其次，多模态性能在MME、MMBench和MathVista等基准测试中，平均得分从59.8提升至70.8。此外，语音处理能力也得到优化，ASR WER（单词错误率）从18.4降至7.5。VITA-1.5还采用了渐进式训练策略，确保语音模块的加入对其他多模态性能影响最小。

　　Sam Altman展望AGI与ASI未来

　　OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）近日分享了公司的最新进展与未来展望。他指出，OpenAI已经在通用人工智能（AGI）领域取得了显著进展，并认为AGI的实现已近在咫尺。奥特曼还透露，OpenAI的研究团队已经开始探索超级智能（ASI），并预测2025年将迎来首批AI智能体进入劳动力市场。奥特曼回顾了OpenAI的成长历程，强调AI技术的安全性和社会适应性是公司的核心关注点。

　　AI研发动态

　　新型AI算法大幅提升肿瘤检测效率

　　医学图像分析在癌症诊断中至关重要，但手动分析耗时且易出错。卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）的Rainer Stiefelhagen和Zdravko Marinov与埃森医学人工智能研究所（IKIM）的Jens Kleesiek和Lars Heiliger合作，开发了能够自动分割肿瘤病变的算法。研究团队使用深度学习中的三维U-Net架构进行训练，并在竞赛中获得第五名。结果显示，集成多个顶级算法的模型在检测肿瘤病变方面表现优异。算法性能主要取决于数据质量和数量以及算法设计选择。未来研究将致力于提高算法的鲁棒性。研究发表在《自然·机器智能》上。