| 送交者: icemessenger[♂☆★★★SuperMod★★★☆♂] 于 2024-04-17 18:55 已读 3894 次 2 赞 | icemessenger的个人频道 |
· 医学 6park.com怀孕并发症增加早死风险，影响将持续一生 已有的一些研究描述了怀孕期间的妊娠并发症与孕妇生产后健康之间的关联。2015年，一项以色列的研究报告称，生产体重极低的婴儿（不足 1500 克）的女性在接下来 17 年里的死亡风险大约是婴儿体重在 3000 到 3500 克的女性的 2 倍。这项新研究的研究范围更为广泛，排除了遗传和环境等风险因素。其结果显示，每一种妊娠并发症都会增加之后的死亡风险，其中妊娠糖尿病使风险增加了 52%，早产使风险增加了 41%，生产体重低于妊娠标准的婴儿使风险增加了30%，血压紊乱（除子痫前症外）使风险增加了 27%，子痫前症使风险增加了 13%。这些风险会持续存在到老年时期，即使在 70 多岁时，有过一种或多种妊娠并发症的人比那些妊娠期没有这些问题的人的死亡风险更高。研究者表示，应该像其他风险因素例如高血压或高胆固醇一样，来对待这些新发现。尽管仍需要了解其中的病理学机制，但这些风险或是可预防的，需要对经历过不良妊娠的妇女进行早期预防性评估和长期随访，以发现和治疗与过早死亡相关的慢性疾病。相关研究结果已于 4 月 15 日发表于《美国医学会杂志-内科学》（JAMA Internal Medicine）。（Science News）
据《科学》新闻（Science News）消息，近期，美国得克萨斯大学和瑞典隆德大学的研究人员分析了 1973 年至 2015 年间，瑞典医学出生登记册中单胎分娩的数据，共涉及 200 多万名女性。研究发现，经历过任何一种不良妊娠情况（包括早产、生产体重低于妊娠标准的婴儿、先兆子痫以及妊娠期高血压疾病和糖尿病）的女性的死亡风险都会增加，且 40 多年后仍然居高不下。 6park.com
· 航天 6park.com马斯克：SpaceX 星舰有潜力 5 年内从火星带回大重量货物 6park.comSpaceX 创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）已在 X 上表示，SpaceX 的星舰有潜力在 5 年内从火星返回大吨位的货物。除 SpaceX 之外，NASA 一些最可靠的承包商还包括洛克希德·马丁公司（Lockheed Martin）、诺斯洛普·格鲁门公司（Northrop Grumman）、波音公司（Boeing）等。（Bussiness Insider, NASA, X，公众号“环球科学”）
据 Business Insider 报道，NASA 的“毅力号”火星车现在已经收集了 24 份火星岩石和沉积物样本。但根据去年九月份的一项报告，回收火星样本的总体预算可能达到 80 亿~110 亿美元，按照该预算，NASA 将在 2040 年才能完成样本返回工作。NASA 表示该预算过于昂贵，且时间太晚，因此试图向企业或实验室征集可在本世纪 30 年代将样本送回地球，并能降低成本、风险和任务复杂性的提案。 6park.com
· 人工智能 6park.com斯坦福发布最新 AI 报告：美国大模型遥遥领先欧盟和中国、企业研发大幅超越学术界和政府 此外，前沿人工智能研究继续由产业界主导。2023 年产业界产出了 51 个著名的机器学习模型，而学术界只贡献了 15 个。此外，产学研合作产生的著名模型也达到 21 个，创历史新高。在产出国家分布上，美国领先中国、欧盟和英国，成为顶级人工智能模型的主要来源。2023 年，61 个著名的人工智能模型来自美国的机构，远远超过欧盟的 21 个和中国的 15 个。学术界和政府在人工智能竞赛中被淘汰的原因之一为训练这些巨型模型的成本呈指数级增长。谷歌的 Gemini ultra 的训练计算成本估计为 1.91 亿美元，而 OpenAI 的 GPT-4 的训练成本估计为 7800 万美元。相比之下，2017 年最初的 Transformer 模型的成本约为 900 美元，该模型支撑了几乎所有现代 LLM 的基础架构。 6park.com斯坦福大学的年度人工智能指数于 2017 年首次发布，目前已是第 7 次，由一群学术和行业专家编制，旨在评估该领域的技术能力、成本、道德等，为研究人员、政策制定者和公众提供信息。据《自然》新闻（Nature news）消息，今年的报告指出，美国对 AI 相关监管正在升级，监管行动越来越侧重于促进负责任地使用 AI。随着 AI 性能的飙升，成本也在飙升，很大程度上让当前系统变得更好的主要方法之一是让它们变得更大。这意味着要用更多的文本和图像来训练它们。报告指出，一些研究人员现在担心训练数据会耗尽，关于人工智能如何构建和使用的伦理担忧也在加剧。（Stanford HAI、Nature news）
当地时间 4 月 15 日，斯坦福大学人工智能研究院（Stanford HAI）发布了《2024 年人工智能指数报告》，总结了 2023 年人工智能的十大发展趋势。其中包括，2023 年人工智能发展迅速，聊天机器人 ChatGPT 等人工智能（AI）系统在阅读理解、图像分类和竞赛级数学等任务上的表现，已接近甚至超过人类。AI 系统的快速发展意味着许多用于评估它们的通用基准和测试很快就会过时。该报告特别指出，推出评估 AI 的新方法越来越有必要。 6park.com
· 科研伦理 6park.com因伦理问题，法国一科学家多达 150 篇文章受关注，曾因鼓吹羟氯喹治疗新冠受尖锐批评 6park.comDidier Raoult 图片来源：维基百科 此前，Bik 曾在 Raoult 的多篇论文中发现了多项学术不端行为，但随后 Raoult 对 Bik 开始人身攻击，并提起诉讼，不过学界数百人对 Bik 表示支持。Raoult 曾担任法国 IHU 地中海感染研究中心（IHU Méditerranée Infection）的所长，该机构在 2023 年被发现发表的 456 篇论文存在伦理审查问题，其中 248 篇论文的研究样本、人群情况完全不同，但用了相同的伦理审查编号。另外 2022 年，Raoult 有 50 篇发表于 PLOS 系列期刊的论文受到关注，也是因为伦理问题。（Retraction Watch）
据《撤稿观察》（Retraction Watch）报道，法国微生物学家 Didier Raoult 发表在爱思唯尔（Elsevier）旗下《新微生物和新感染》（New Microbes and New Infections） 期刊上的 100 多篇论文受到了编辑关注，主要关于论文的伦理问题，涉嫌对被试采取了不当行为。其中，包括 2023 年一项招致尖锐批评的研究。这项研究涉及向数万名新冠感染者提供羟氯喹，已有充分数据表明羟氯喹无效。在新冠疫情期间，Raoult 在几乎没有证据的情况下宣传抗疟疾药物羟氯喹可以治疗新冠肺炎，曾受到广泛争议，包括职业学术打假人 Elisabeth Bik 的质疑。法国《世界报》（Le Monde）的一篇专栏文章将这项研究描述为“迄今为止已知的最大的‘狂野’治疗试验”。此外，Raoult 又一篇文章被撤稿，这是他第 10 篇被撤稿的文章，这篇论文于 2017 年发表于《科学报告》（Scientific Reports）。撤稿显示：这篇文章使用了来自法国的伦理审查批准文件，但文章包括来自阿尔及利亚、沙特阿拉伯和尼日尔的样本，作者未能提供相关的伦理审查批准文件。 6park.com
· 论文发表 6park.com爱思唯尔等机构正在联合制定“AI 写论文”的标准指南 CANGARU 正在对相关文献进行系统审查，为 AI 使用指南提供信息，并交给由研究人员、临床医生、计算机科学家、工程师、方法学家和编辑组成的小组进行内容评估。但部分研究人员担心，这一举措的进展速度不够快。在写作中，使用 AI 工具的研究人员数量正在飙升。3 月 25 日，在 arXiv 上发布的预印本中，伦敦大学学院的文献计量部门估计，在 2023 年发表的 60000 篇文章中，约有 1% 的文章包含相关的 AI 生成文本。很快，中山大学研究学者在 bioRxiv 上发布的另一项对 ChatGPT 上市前后的 45 000 个预印本的分析结果表明，ChatGPT 上市后约有 5% 论文由人工智能生成。参与 CANGARU 计划的医学杂志《柳叶刀》（The Lancet）副主编 Sabine Kleinert 表示，可以要求作者在提交论文时声明使用人工智能完成，但控制人工智能的使用还需要“编辑的专业知识、强有力的同行评审以及额外的研究诚信和道德政策”。相关学者表示，指南的成功将取决于相关机构的激励和惩罚政策，问题的关键在于资助者以及高校、招聘单位如何对研究人员的成果进行评估。（Science News）
据《科学》新闻（Science News）消息，未来数个月，来自不同学科、不同国家的 4000 名研究人员将分析对比学术出版中可能采用的不同指导方针，希望用一套代表学界共识的标准来取代当前纷繁的使用指南。该计划被称为 CANGARU，包括爱思唯尔（Elsevier）、施普林格·自然（Springer Nature）、威立（Wiley）以及 eLife、Cell 和 BMJ 等期刊代表，以及行业机构出版伦理委员会。该团队希望在今年 8 月之前发布最终指南，并每年更新一次指南内容，为论文作者列出不应使用的大型语言模型（LLM），以及使用用途的披露方式。 6park.com
· 神经科学 6park.com香港科学家发现大鼠拥有天生数感和数量感
4 月 16 日，由香港城市大学与香港中文大学的科学家组成的一个研究团队在《科学·进展》（Science Advances）发布了一项重要研究，揭示了大鼠具有对离散数字的感知。在研究中，他们通过数字学习任务、脑部操纵技术和人工智能建模，探索了大鼠数字认知的神经基础，这也是人类智力中的一个基本组成部分。研究表明，从未经过数字训练的大鼠能够通过听觉提示，培养出对数字的感知。大鼠在进行选择时，会先使用数量，然后再使用大小（数量级）。这种数字处理在沉默后顶叶皮层的特定部分后，会受到损害，大鼠理解数字的能力会受到影响，但对数量级的感知却不会。这一发现为存在数字认知的神经通路提供了证据，将深化人们对动物认知的理解，也为研究人类数学能力的神经基础和人工智能应用提供了新启示。（香港城市大学）
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