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斯坦福大学研究团队开发的新型多模态AI模型，能够同时分析医学影像和临床文本数据，在癌症早期诊断中的准确率达到98.7%，显著高于传统单一模态模型。
该研究发表在《自然·医学》杂志上，研究人员结合了卷积神经网络和Transformer架构，创建了一个能够理解医学影像、病理报告和患者病史的综合性AI系统。
模型在超过10万例临床数据上进行了训练和验证，涵盖了肺癌、乳腺癌、结直肠癌等多种常见癌症类型。研究显示，该模型不仅提高了诊断准确性，还能为医生提供可解释的诊断依据。
OpenAI正式发布了GPT-4.5的开发者预览版，新版本在逻辑推理、数学计算和代码生成方面有显著改进，同时支持更长的上下文窗口。
GPT-4.5采用了新的混合专家架构，参数量达到1.8万亿，相比GPT-4提升了40%。在数学推理基准测试中，新模型的准确率达到了92.3%，比GPT-4提高了15个百分点。
OpenAI表示，新模型在代码生成任务中的表现尤为突出，能够生成更复杂、更准确的代码，同时支持128K的上下文长度，适合处理长篇文档和技术文档。
Waymo的最新自动驾驶系统在旧金山复杂城市环境中完成了1000小时的无干预测试，展示了AI在实时决策和环境感知方面的强大能力。
该系统采用了多传感器融合技术，结合激光雷达、摄像头和毫米波雷达数据，能够实时识别和预测行人、车辆和交通信号的变化。
在测试期间，系统成功处理了包括施工区域、紧急车辆通行、恶劣天气等多种复杂场景，决策准确率达到99.8%，为完全自动驾驶的商业化应用奠定了基础。
欧洲议会正式通过了《人工智能法案》，这是全球首个全面的人工智能监管框架，将对高风险AI系统实施严格监管。
法案将AI系统分为四个风险等级：不可接受风险、高风险、有限风险和最小风险。对于高风险AI系统，如医疗诊断、关键基础设施等，将实施严格的透明度、安全性和人工监督要求。
法案还禁止了某些被认为不可接受的AI应用，包括社会评分系统、实时远程生物识别系统（执法除外）以及利用弱点操纵行为的AI系统。
麻省理工学院的研究团队开发出一种新型神经形态芯片，模拟人脑的神经元和突触结构，在图像识别任务中的能效比传统GPU提升了100倍。
这种芯片采用了忆阻器技术，能够在同一物理结构中同时进行存储和计算，避免了传统冯·诺依曼架构中的内存墙问题。
在ImageNet图像识别基准测试中，该芯片在保持相同准确率的情况下，功耗仅为传统AI芯片的1%，为边缘计算和物联网设备中的AI应用开辟了新的可能性。
微软正式推出Copilot Pro订阅服务，将AI助手深度集成到Word、Excel、PowerPoint等Office应用中，大幅提升办公效率。
Copilot Pro能够根据自然语言指令自动生成文档内容、分析Excel数据、创建演示文稿，还能在Outlook中帮助撰写邮件和安排会议。
微软表示，Copilot Pro基于GPT-4技术，但针对办公场景进行了专门优化，能够理解复杂的办公文档结构和业务逻辑，提供更准确、更相关的建议。