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Ilya回归，获授「第四学位」！AI将完成人类能做的一切，毕业演讲实录

曾梦想打造类人计算机的Ilya Sutskever，近日重返多伦多大学获授荣誉理学博士学位。他在演讲中称AI将学会人类所有事情，还谈到AI对职业的影响等观点。

美国两校研究人员结合生物学与人工智能工程学，用‘神经储备池’技术控制生物混合软手臂，实现稳定追踪、自我感知和低能耗运行，还在多方面展现优势，目前研究处于仿真阶段。

桌面智能体Bytebot是拥有专属计算机的人工智能，有完整虚拟桌面。它能使用任意应用、处理文档等。赋予AI独立计算机可解锁新能力，项目地址为https://github.com/bytebot-ai/bytebot。

近日，寻明生科宣布完成1亿美元B轮融资，累计近2亿美元。资金将投入生物基座模型研发与规模化训练，升级Lab - in - the - Loop体系。该公司构建闭环AI原生基础设施，其模型能力获验证，商业变现多元。

当前人工智能高能耗问题凸显，脉冲神经网络被认为更具生物合理性、能效更高，但缺乏平衡计算效率和生物合理性的脉冲神经元模型。国防科技大学与中科院团队合作提出 MSF 脉冲神经元模型，相关研究发表于《自然・通讯》。

在‘AI生物制造专场’中，杨晓锋副教授指出AI4S重塑蛋白质全生命周期，但面临维度鸿沟挑战。其认为AI需有外推能力，还展示可切割自聚集标签法简化流程，推动生物制造发展。

比尔·盖茨在与《麻省理工科技评论》的采访中表示，AI在多方面已跨过临界点，但行业外缺乏讨论。他警告生物恐怖主义风险，提出‘人类保留岗位’、征税等政策设想，也看好AI在部分领域价值。

Google Deepmind称在CV领域做出类似GPT-3的成果，Veo 3经大规模训练涌现通用视觉理解和推理能力，能以图片+提示词完成复杂视觉任务，还具备感知、建模等四大超能力。

Anthropic推出Claude for Life Sciences，全方位布局生命科学领域。它配备Skills功能，生物学测试表现提升，能解读图像、分析数据。还深度整合科研生态，应用场景广，获众多药企、学术机构青睐，还有AI for Science计划。

中科院软件所团队研究指出，现有LLM智能体成功率低、效率差的瓶颈在于GUI。其设计与LLM能力错配，团队提出声明式接口GOI，实现策略 - 机制分离，经测试性能提升显著。