在这个基础研究领域，字节默默干了五年

有很多企业在做 AI for Science，但大多聚焦于医药、材料和大数据等实用方向，而在量子科学这种超硬核基础研究方向的探索非常难能可贵。 如果问近年来最热的科学领域是什么，那无疑是人工智能。不过，人工智能最大的用处是什么呢？ 现在的最新趋势是，科学。 这话的意思是，大家逐渐认识到，最值得用AI去追求的东西就是科学成果，即AI for science，这比用AI聊天有价值得多。聊天聊得再好也不能产生新的知识，而科学是真能改变世界的。从科学到AI，又从AI到科学，闭环了。

张亚勤展望AI未来：高考怎么变？每周工作两天？中美竞合走向？

然后，他曾担任院长的那个微软亚洲研究院成了业内公认的中国人工智能领域的“黄埔军校”，他自己也把关注集中到了一个代表未来的新兴领域——人工智能。2014年，他加盟百度担任总裁，主推人工智能、大数据与云计算（ABC）， 无人驾驶， AI芯片等新技术。2020年，他加入清华大学，成立清华大学智能产业研究院（AIR）并担任院长。 走过曾经波涛汹涌的信息革命，站在这场新的技术革命的潮头，张亚勤是参与者，也是观察者。

朱松纯：什么时候才能出现人工智能的“中国时刻”？

·什么时候才能出现人工智能的“中国时刻”？ 这是朱松纯教授提出的关于人工智能的“中国之问”，在当前通用人工智能（AGI）发展进程中，西方主导的”大数据+大算力+大模型”的模式被认为是唯一正确的发展路径。直到最近中国本土的大模型deepseek的出现才打破了这一根深蒂固的思维定式。

互联网公司为什么热衷于大数据杀熟？

口述 | 胡一竑 整理 | 李璐 李珊珊 关于大数据杀熟的讨论不是第一次了，然而，2024年年末，关于“年轻人反向驯化大数据”的话题又一次成为了热点。然而，亦有人指出，伪装、哭穷式的“反向驯化”开始时也许会有点效果，在愈加聪明的算法面前，最终，所有这些终将会被归入大数据，作为商家用来推测消费者意图的参数之一。在这个算法的世界，作为普通消费者，究竟该如何自处？我们这个日渐数字化的社会，如何才能避免大数据的滥用？

人形机器⼈的奇点时刻，还有多久到来？

围绕这些问题，我们在大湾区大学（筹）举行了“科学四十人闭门耕：人工智能与机器人”讨论会。讨论会邀请到岭南大学副校长、唐天燊机器学习讲座教授姚新，大湾区大学（筹）讲席教授、先进工程学院院长、戴盟机器人首席科学家王煜，香港中文大学（深圳）数据科学学院长聘副教授、深圳市大数据研究院大模型中心主任孙若愚共同探讨人工智能时代机器人研究的机遇、挑战，以及未来发展趋势。

会议通知｜“定量生物学2024：生物医学大数据和人工智能”

由北京大学定量生物学中心、北京大学成都前沿交叉生物技术研究院、四川省医学科学院·四川省人民医院共同主办的“定量生物学2024：生物医学大数据与人工智能 (Quantitative Biology 2024：Biomedical Data and AI) ”国际学术会议将于2024年7月15日-18日在四川成都召开（会议网址：https://qbio.pku.edu.cn/QB2024）。 人工智能（AI）已经渗透到各个行业领域，尤为引人注目的是AI与生命科学的结合。

夜晚灯光或可引发黄斑变性？ | 一周科技

跟踪前沿进展，掌握最新动态 一手掌握一周重大科技新闻 责编 | 既来知 夜幕降临后，城市主干道霓虹闪烁，大型建筑灯光璀璨… …看似丰富的夜生活也给人们的健康带来另一种威胁——光污染。近日，韩国首尔大学医学院医学大数据研究中心Hyung-Jin Yoon团队分析了夜间室外人造光和年龄相关黄斑变性的关系。黄斑变性是一种多因素诱发眼底黄斑发生萎缩，进而严重影响视力的眼疾。126418名年龄大于50岁的志愿者参与了该项研究，其中4078人被新确诊为黄斑变性。

大数据揭示谁是反疫苗顽固派，何以改变？

此轮新冠奥密克戎疫情中，香港和上海的相关研究都证明接种疫苗对于防重症、死亡的保护效果。据上海市疾控中心对本轮疫情的初步分析[1]，在18-59岁的重症病例中，与未接种疫苗者相比，在完成基础免疫或者完成加强免疫的人群中，其感染新冠病毒后发生重症的风险均可降低90%左右。 那么，究竟哪些人会容易产生疫苗犹豫，哪些因素加剧了疫苗犹豫，以及如何克服和重建疫苗信心？ 2 以个人对健康和福利的现有观点感到舒适，即看起来是为他们而设想的信息。

鄂维南：机器学习是应用数学几十年未有之机遇

2022年，四年一届的国际数学家大会将在圣彼得堡召开，北京大学数学科学学院鄂维南院士受邀作为大会的一小时报告人（plenary speaker）。 值得注意的是，全球仅21人有此殊荣，他也因此成为了中国大陆第3位ICM一小时报告人，这无疑是数学家职业生涯中极高的荣誉。关于本次报告，鄂维南表示核心内容会是机器学习，包括他与学生的一些研究成果乃至整个数学界对机器学习的关注焦点。 鄂维南，中国科学院院士，北京大学数学科学学院讲席教授，北京大数据研究院院长。

当计算机读懂了你的情绪，世界会变得更好吗？

翻译 | 严如风 一些企业和研究人员正在试图用计算机来读懂文字背后的情感：虽然情感分析产品还远非完美，但已经能够从大数据中提炼出一些东西，甚至在未来的某一天可以监控人类的心理健康。 很多人认为2020年是有史以来最糟糕的一年，虽然这样的描述可能过于主观，但有一份数据可以支持这个结论。 Hedonometer（译者注：Hedono是一个词根，意为愉悦）是一种计算机化的评估方法，检测我们的幸福与失落。