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刚刚！OpenAI训练GPT-4b攻克诺奖级“细胞再生”难题：效率狂飙50倍，连DNA损伤都能修复

OpenAI联手Retro Biosciences研发GPT - 4b micro用于蛋白质工程，让诺奖级细胞再生技术效率提升50倍，设计的新蛋白质还有DNA损伤修复功能，结果在多方面获验证。

文章指出AI产品因大模型不确定性，易上线翻车。介绍海外流行的CC/CD开发框架，阐述AI产品不确定性原因，强调自主与控制平衡，还给出该框架落地的6步工作流。

美国《内科医学年鉴》刊登真实病例，60岁男子听ChatGPT建议用溴化钠代替食盐养生，致溴中毒，身心失控。医生实验发现ChatGPT回复缺健康警告，今年已有12起因信ChatGPT住院案例。

近年来基础模型在具身智能领域能力惊人，但在真实部署中常‘用不好’。卡耐基梅隆大学与伯克利人工智能研究院团队提出 FOREWARN 框架，结合‘世界模型’与‘多模态语言推理’，解决部署智能难题。

大型语言模型处理长文本时，KV缓存占用内存巨大。陈丹琦团队提出KV足迹作评估标尺，推出分块驱逐与PruLong训练技术，在128K长文本任务中最高降低70%内存，性能损失仅10%。

ZPressor能高效压缩3D高斯泼溅（3DGS）模型的多视图输入，解决其在处理密集视图时的性能瓶颈。它基于信息瓶颈原理，分三步压缩信息，降低内存占用和推理时间，提升3DGS在高视图输入下的性能。

DeepSeek - R1等推理模型能力增强，但出现过度思考问题，如步骤繁冗、表述拖沓、输出冗长。浙大等团队提出Self - Braking Tuning（SBT）框架，能让模型适时终止推理，在多数据集测试中效果显著。

南洋理工和清华团队提出新框架AudioTrust，将ALLMs评估扩至六个核心维度，探究音频模态特有问题。目前基准及平台已开发，揭示了开源与闭源ALLMs在多维度的潜在风险。

智元机器人发布并开源全球首个基于机器人动作序列驱动的具身世界模型 EVAC 及具身世界模型评测基准 EWMBench，构建全新开发范式，解决具身智能演进制约，提升策略模型筛选与训练效率。

当地时间9月3日，特斯拉在奥斯汀启动Cybercab付费服务，该车无方向盘、刹车等。其成本约1.8万美元，远低于对手。不过，它面临监管和技术约束，目前投放规模小，未来发展待验证。